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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 [打印本页]
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
" b9 f9 j2 |& I4 d
% S! ~  O  g  Y" S  v
8 c; b$ |' U" t9 \  w

  k( N7 {; w/ B防止传染病疫情的发生,直接关系到人民群众的身体健康,2 x0 H( ^8 d* u
关系到经济社会的顺利发展。传染病预测是科
! U+ ~  ^& {7 J8 D& Z学预防控制传染病的重要手段# L6 t% ~3 b" h% x- Y! \3 f
,  M) T$ D' I6 O6 w  D) h- V
是科学决策的依据。因此
' k/ ^% `+ S. y9 B% z4 e) i; E! \. J. m,
  l$ N4 n: j+ Y4 i# W- l2 m对传染病预测方法的研究具有极其重要的理论意义+ s) L+ q$ D& \- M* Z0 u: N3 X
和应用价值。$ u9 Y0 Q0 @6 |2 j
& H+ s% ~, e4 U5 Y0 l. ?3 Z
% t+ R3 A; e5 e/ F/ r/ @8 c9 I
本文尝试将支持向量机技术引入到传染病预测分析中来  h, S5 ]% a2 k; ^. ~" y3 O; `
,
: L; X9 d4 a0 l  l对最小二乘支持向量机技术应用到传染病预4 S- k, l+ n& P
测中进行了一些探索6 E! m  M0 u* l7 f1 Z
,
( j3 P0 N1 T$ \; `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。; a- Z& X$ `3 `+ e4 \

" a1 R' i) _& X/ i& o7 @/ f% ?/ t, u
本文首先介绍了常用的传染病预测方法
$ J- q1 [) R) W5 J) m" t6 w4 j# k,
- d" S- S# p3 S8 U. S9 Y其中重点研究了 & }: n( r. L9 Y9 i- k% J& l4 l
BP
) h9 l3 a9 e" ^$ K+ U神经网络算法及其建模步骤
2 c8 G8 r4 j: d9 V,
6 m) A. B  b- e& g) T% c并分析了各
# ]+ N, Y1 w% J4 S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+ n# j8 X6 C- C; d
,( P/ `( r* _4 s/ \* `" Q
包括机器学习理论、统计学习理论等内容。详
  |7 }" ]  E- ~% j6 f, J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
) ^* Z  X% A% |0 o8 e9 A6 I(LS-SVM)0 E5 Q, |+ T) u
的算法6 J% \  }$ I+ j' _& h8 g: b
,
' x$ u4 ]# p. G0 R0 y2 N1 V, Y给出了
" x- G0 B$ a; OLS-SVM
: A: R1 g/ b& H* K: _建模中参数( C# }; g, b- x1 n/ f! j$ V
选择的方法。建立了最小二乘支持向量机预测模型+ }) d: c/ j- \  ]
,- ]3 q" r. Y' H; y
并与 : [  I! `8 I9 L8 H9 l/ f9 R" H
BP $ o1 d- s+ a3 }  R2 D; i
神经网络模型进行了对比分析! h# f0 B5 A, T. k3 a$ H7 R6 B
,* x$ ~) ^( d. }' @
实验证明了
0 j) x4 L8 [! L0 i  o/ W& w" ~LS-SVM
) |! c8 b0 O7 E* y用于传染病预测的优越性
# B. U. p& ]4 g- g,
; T- j! Y6 V. R# s" C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, k, w: p# P5 R2 P) s, x% H. G
,
& S. V' w0 C, v9 p同时也支
8 b; K: |7 R- s  R' @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
/ j, b% j( Y* o0 y& a; {统中。
1 m' z) F/ w5 |/ T
; n1 F/ F! z, G! u; m
. @4 a9 Q4 o3 O: v0 _( n; k关键词：传染病
$ a+ q3 {( f; a' K: N, x;;6 U$ Y% X! w, I% O! c
预测
0 {; F  A4 ^' P1 ?;;2 }9 C' M! O# p
最小二乘支持向量机
: F% S& e. v2 N; N3 ?
$ t% l4 U- x% W; K8 t6 i- A; u0 W! G; C  ~- O: h1 ]1 d
0 |4 `* j2 a$ w0 ]3 R/ q

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