基于BP神经网络和概率神经网络的健康水平预测与监测
为实现"以健康为中心"的居民健康水平全过程测控策略,建立公共卫生与环境健康水平的动态监测机制.利用BP神经网络模型,拟合各影响因素与健康水平的关系,对健康水平进行预测并评估.通过数据检验,可见基于BP神经网络的居民健康水平预测模型误差很小,能实现较好的评估.利用训练出的BP神经网络构建异常识别模型,并基于概率神经网络改进原有模型,完成对影响健康水平因素异常值的识别,实现对全体居民生命周期健康水平的持续的、动态的监测.
健康状况预测、异常值识别、BP神经网络、概率神经网络
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G448(教育心理学)
2020-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
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