摘要

本文将某时间段的传染病数据视为非平稳的时间序列,提出了一种小波多分辨分析和小波神经网络相结合的传染病预测方法,一定程度上克服了现有的传染病预测方法过度依赖数学模型的局限性。对美国疾病控制中心(CDC)2003-2004年的疑似流感(ILI)%数据仿真实验表明了该方法对于非平稳的时间序列预测的有效性。

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