细菌性食源性疾病发病预测中Elman神经网络模型的应用
目的 建立基于Elman神经网络的感染性腹泻病人中细菌性食源性疾病阳性检出率预测模型,评估探讨Elman神经网络模型在细菌性食源性疾病发病预测中的应用价值.方法 利用深圳市2008年1月至2012年12月的细菌性食源性疾病疫情资料作为训练集,建立Elman神经网络模型;选取深圳市2013年1~6月的细菌性食源性疾病资料作为检验集,评价该模型的预测效能.结果 当网络结构为12-32-1-1时,构建的Elman回归网络模型为最优预测模型,此时训练集模拟仿真结果的平均误差均方为65.75.在此最优网络预测模型下,检验集预测值的平均误差绝对值为1.20,平均误差绝对率为0.21,非线性相关系数为0.79.结论 基于Elman回归网络预测模型对细菌性食源性疾病发病具有较好的预测效能.
Elman神经网络、模型、细菌性食源性疾病
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R51(传染病)
2011年深圳市科技局资助项目201102109
2014-01-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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