科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
目的利用西安市2008年1月至2019年10月结核病月发病率数据分别建立广义回归神经网络和BP神经网络预测模型,提出利用遗传算法的全局搜索能力优化广义回归神经的光滑因子。方法以2008年1月至2018年12月发病率作为训练样本,以2019年1月至10月发病率作为测试样本,对两种模型的仿真预测结果进行对比分析。结果遗传优化的广义回归神经网络其预测的平均绝对误差(MAE),均方根误差(RMSE),平均相对误差(MAPE)均小于BP神经网络,预测效果更优。结论遗传优化的广义回归神经网络较BP神经网络在肺结核发病率预测中有更好的拟合效果和预测精度,其预测效果更理想。其具有良好的实用价值,为肺结核发病率的预测提供了一种有效的方法。
- 单位
