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标题:
基于最小二乘支持向量机的传染病预测与研究
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作者:
杨利霞
时间:
2021-3-12 15:50
标题:
基于最小二乘支持向量机的传染病预测与研究
基于最小二乘支持向量机的传染病预测与研究
& m) I$ [# K" L
' ~9 d2 o: D k U3 G7 m5 B$ e
/ J, E& X% y. g0 b
" b6 N( |- ~! [5 j, U, M/ P
防止传染病疫情的发生,直接关系到人民群众的身体健康,
: h1 \: {) H. ]5 b& Z) s
关系到经济社会的顺利发展。传染病预测是科
/ X, J- ?) z& E7 j" n
学预防控制传染病的重要手段
: c$ d* h3 v& N) J4 C8 A8 q
,
+ _! L5 z% m" ?5 p4 @
是科学决策的依据。因此
4 {4 ]( q I' L" H8 ^$ e( A9 F) r" `( X
,
0 t: T% M" x6 U; j- N) y5 G
对传染病预测方法的研究具有极其重要的理论意义
) I! E2 h' K; j. a: W' b! i4 v
和应用价值。
; M& ?: @4 `- ], ^
& N x$ N; v; Y# ~
~0 j, d) S) p) [0 f, G
本文尝试将支持向量机技术引入到传染病预测分析中来
. y! U0 y! Y' {) R2 [ h
,
1 F8 R+ T0 {2 l% @, H
对最小二乘支持向量机技术应用到传染病预
* X$ p: Q2 b Y) c! X
测中进行了一些探索
; {# J8 _8 P x- `3 A1 Q: R" v
,
3 T5 a/ k% o2 c* n
以期能够找到比传统预测方法更加优秀的传染病预测模型。
- k: ?! t0 [0 z& v2 k4 g5 }- I0 ]
: r' V) K3 M$ e6 o* H) }$ _
9 A$ F' p* R) l R% ?2 O
本文首先介绍了常用的传染病预测方法
& p7 |5 F) b6 U3 x+ r# w. e
,
f3 t+ [+ w4 [; V+ F
其中重点研究了
y* a! ]! L4 F9 P& j, w
BP
9 D: K, ^+ g$ c3 w, j: \/ g! R
神经网络算法及其建模步骤
6 q2 X+ P ]5 Y; C" R( q: H2 c
,
3 R. ?# K2 a: z. b B
并分析了各
, g8 z: X8 R# A' F
常用方法的特点。详细阐述了支持向量机的理论基础和原理
3 A+ r0 R' q* E2 \* A @
,
, P7 I: `( ~. L) V. P1 E
包括机器学习理论、统计学习理论等内容。详
+ @$ D9 s7 W4 L9 y4 e; l& t
细研究了标准支持向量机的改进形式—最小二乘支持向量机
2 ?3 }4 H3 }5 q: |) @6 p; ?& i
(LS-SVM)
: |/ \' m) @* N+ [
的算法
6 E( B- c) n( x- A" H' L0 K' O2 b
,
* X) `8 t+ {0 I" I* Z( _
给出了
+ H9 _0 K) a/ V6 U3 ?
LS-SVM
+ l* P' y- O% f# g$ J+ r
建模中参数
( s# O1 a# Z5 ~4 I
选择的方法。建立了最小二乘支持向量机预测模型
0 m6 a; d+ Z% c& I1 a1 A5 @% E
,
+ @. M* b3 A9 w W+ z8 i4 f
并与
a* v7 N& a; }% @' B
BP
$ k+ Q- Z, C2 j! }* x
神经网络模型进行了对比分析
$ m% H% [* U6 s( s
,
' A- s( @9 d, V+ g6 ^( l
实验证明了
o$ w& d3 \ d+ W# h
LS-SVM
0 e6 ^4 P. a* F3 e6 a% V
用于传染病预测的优越性
) ^2 D6 Y2 v; w' q' f7 r0 l* @
,
; E- C8 O+ B; b& W B
证明了将支持向量机方法引入传染病预测分析是有效可行的
! t% m+ W+ z* p' l3 L
,
) L; {. @2 ]# Y2 W
同时也支
+ ]. K: G; ~/ S, ~9 j# T4 h# I. F! \
持了支持向量机方法预测能力出色的理论优点。最后将最小二乘支持向量机预测模型应用到传染病预测系
) M7 o) [% Y7 g3 I0 t! O
统中。
( k6 _, T4 ~3 ~/ q
& @: n; P0 }7 T+ N" f+ z8 L
3 j. \' ~8 v: W
关键词：传染病
/ X1 k, ?6 E7 j2 K1 o
;;
) z: E. d! V2 C% D' y8 i
预测
0 x9 n0 ^& C! N/ C
;;
5 i% J4 Q7 r l2 {; T( M
最小二乘支持向量机
# n) M5 ^8 K2 ~3 c
, e; z3 M8 \* j- L! [1 n* T
& P1 z, W- J" e8 X
3 V1 f1 i, A+ E- {9 Q
$ {' K4 I& c* ^) ]. z. k n0 ?
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2021-3-12 15:48 上传
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