基于人工神经网络的非稳态心肌病发病率的预测模型

摘要：

目的 提高非稳态心肌病发病率预测精度.方法 根据心肌病发病率与其影响因素之间存在的映射关系,建立反向传播神经网络(BP神经网络)模型,用于非稳态心肌病发病率的预测.结果 得到由4个输入单元、1个输出单元、11个隐含单元组成的BP神经网络非稳态心肌病发病率预测模型,预测值最大相对误差和平均误差都低于传统预测模型,达到满意效果.结论 BP神经网络模型作为心肌病发病率早期预测的工具,具有一定的推广价值.

关键词：非稳态、BP神经网络、预测、发病率、心肌病

所属期刊栏目：31

分类号：R181.8(流行病学与防疫)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60673192

在线出版日期：2012-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：4877-4878