10.3760/j.issn:0254-6450.2003.09.021
智能神经网络模型用于气象因素对疟疾发病影响的初步研究
目的建立气象因素与疟疾的智能神经网络预测模型.方法利用Matlab 6.1软件中的神经网络工具箱,根据预实验结果,利用云南省红河地区1994~1999年月平均气压、月平均气温、月最高气温、月最低气温、月降水量、月降水日数、月平均相对湿度、月蒸发量、月日照时数等气象数据与疟疾发病率等级数据建立反向传播网络(BP网络)预测模型,并对模型进行验证.结果神经网络经100次学习和训练,训练误差从3.236 08下降至0.035 862,通过建立的智能神经网络模型对未来疟疾发病率进行预测,其预测符合率为84.85%.结论智能神经网络在气象因素与疟疾之间建模是可行的,其预测符合率达80%以上.智能神经网络具有综合能力强,对数据的要求不高,适时学习等突出优点,且操作简便,节省时间,易于掌握和应用.研究中数据的应用、纳入、排出等问题有待于进一步研究.智能神经网络模型可以作为疟疾预测的一种新方法.
疟疾、气象因素、神经网络模型、流行病学
24
R53(寄生虫病)
2003-11-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
831-834