基于加权平均樽海鞘群算法和BP神经网络的COVID-19预测

• 作者: 胡红萍 乔世昌 孔慧华 徐乔王 白艳萍
• 来源期刊: 新疆大学学报（自然科学版）（中英文）
• 学科: 工学
• 关键词: 新型冠状病毒肺炎 樽海鞘算法 BP神经网络 函数优化 COVID-19预测
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 数理科学|Mathematics and Physics Science
• 页码范围: 19-25
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13568/j.cnki.651094.651316.2021.03.30.0001

摘要

新型冠状病毒肺炎以其高传染性和高致病性成为全球关注的问题之一.有效预测COVID-19的累计确诊人数对COVID-19的防控具有重要价值.本文提出加权平均樽海鞘群算法(AVSSA),通过23个基准函数验证了AVSSA的有效性,进而利用AVSSA优化BP神经网络建立预测模型AVSSA-BP,实现COVID-19的预测.实验结果表明预测模型AVSSA-BP有最小的误差和最高的确定性系数,验证了AVSSA-BP的有效性.