广义回归神经网络在布鲁氏菌病预测中的应用

作者：黄璐; 孙娜; 许小珊; 田野; 马洁; 杜泽玉; 孟维静; 王素珍^*; 石福艳^*

来源：郑州大学学报(医学版), 2018, 53(06): 751-754.

DOI：10.13705/j.issn.1671-6825.2018.01.119

• 广义回归神经网络
• 布鲁氏菌病
• 传染病
• 预测

目的:应用广义回归神经网络预测布鲁氏菌病月发病数,为布鲁氏菌病的防控提供科学依据。方法:通过Matlab 9. 1软件创建广义回归神经网络,以2010年8月到2016年8月布鲁氏菌病的月发病人数为输入,2011年8月到2017年8月的月发病人数为输出,并预测2017年9至12月布鲁氏菌病的月发病人数。结果:广义回归神经网络的最优光滑因子取0. 02。2017年9至12月布鲁氏菌病月发病人数真实值与预测值平均相对误差和决定系数分别为10. 75%和0. 64,模型拟合较好。结论:广义回归神经网络应用于布鲁氏菌病月发病人数的预测效果较好,可为该病的防控提供科学依据。

• 单位
  潍坊医学院