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综合考虑影响手足口病发病的多种因素,运用遗传算法优化了BP神经网络的初始权重,建立了手足口病预测模型。实验表明,与现有的BP神经网络预测模型及自回归移动平均模型(ARIMA)相比,该预测模型有较高的预测精度和较准确的峰值预测。
基于GA-BP神经网络的手足口病预测模型
【摘 要】
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综合考虑影响手足口病发病的多种因素,运用遗传算法优化了BP神经网络的初始权重,建立了手足口病预测模型。实验表明,与现有的BP神经网络预测模型及自回归移动平均模型(ARIMA)
【机 构】
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中国海洋大学数学科学学院
【出 处】
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滨州学院学报
【发表日期】
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2018年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11771014)
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