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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

1 ^! ^( m/ `( v3 r
( k; w, Z' q9 n; F, T( `! p, [! s* |2 c

! m- A; _8 `( o4 l' S3 Z防止传染病疫情的发生,直接关系到人民群众的身体健康,
- n7 v! A* P; `# H7 H+ \  b# W关系到经济社会的顺利发展。传染病预测是科9 Y4 ~) A1 ~$ j
学预防控制传染病的重要手段8 b; L- v9 r( g/ ^% ?) F+ P
,' N* N! m8 d; r0 F4 o" q
是科学决策的依据。因此
. _! \$ b4 ]0 T, w) g4 ]/ k,$ f' C# w) F6 U0 D# Z
对传染病预测方法的研究具有极其重要的理论意义
! D& p1 j, X/ r$ u5 }1 m: W! x# ~$ H和应用价值。. U+ ^! H0 t3 B  f2 W" ?. v6 K7 ^( K

) e! w7 m; k6 g
4 |0 D% u2 ]9 s2 N本文尝试将支持向量机技术引入到传染病预测分析中来: [" \5 O7 r. L' a
,6 W4 d" x% [4 }$ t/ N9 I
对最小二乘支持向量机技术应用到传染病预
6 a+ a( I- ^8 Y" Y+ C( l' N3 b测中进行了一些探索
' S5 c- j6 t1 a2 a! t$ r2 Z9 x3 F, Q, ]" ],
" W; \+ t2 M& D& C' }( ~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。
* Z& K4 A1 R( |
2 G, M+ G  Y; d) c; L. p: T2 i" \+ C; j, ^6 A
本文首先介绍了常用的传染病预测方法
4 m; _/ Z2 b$ O0 h  f0 m3 b,
- i6 J- f  S" C( U# P其中重点研究了 , e6 z+ F* N, i+ \# D% U2 a9 ~
BP 5 `* m5 G# _( d# ~4 K3 o
神经网络算法及其建模步骤
$ C5 f9 }. i. E! ~, H,) o% P; e7 O8 D+ c6 }
并分析了各( L3 p9 r" d# {, v2 K
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( ]9 }' m* g& |3 p
,+ q) M- A4 N6 ^0 B2 [7 P/ `+ w# G
包括机器学习理论、统计学习理论等内容。详
& f) S7 v9 s' ^, F0 w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
7 V8 q; J7 d8 R, F/ y; d(LS-SVM)
' E- _: Q3 z$ d+ U& N的算法& y4 L- q9 r7 \) Q5 g# M: |
,
- y, h0 t( t- u3 u- Y% t4 P给出了
3 x. Z" A) Y5 m# N7 H, [- c0 HLS-SVM + [/ K$ _, \! n) P" N# U
建模中参数) B3 V( }; j, Q* L8 K3 p7 E/ F/ ^/ W
选择的方法。建立了最小二乘支持向量机预测模型
% ~9 C! s$ Q& ~3 F* H" U! ?7 `0 s4 U,
* K: Y, c1 }$ @* l" ?并与
6 ]6 @3 ]  u/ p& Y( k; }6 _+ OBP
: \# \9 G1 k, Q神经网络模型进行了对比分析
+ G* Y: F! y8 Q5 ~,
4 x7 q! Y  J) E实验证明了7 A& `% c/ I2 b8 L
LS-SVM
9 J( G- }# V& T/ t: h用于传染病预测的优越性
, X% S( n6 D; }5 e5 J,
5 L0 ?  Q& l! z# ~3 x( b9 m! f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" w4 l5 w) p6 X$ T$ P
,- }0 c5 e& @! }0 W# _! G3 K$ i
同时也支5 B" X1 \/ K- W" m
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' @+ {+ b: S2 P( f- n2 D# A
统中。
2 Q7 s4 x, j8 A8 w5 g+ w- F6 S' k! ~) a% l" ]% K# J

8 [. u8 u2 p; m+ |3 Y8 h( r3 k关键词：传染病
0 o" w% M7 D& b1 F3 |3 d) ~;;
. C$ l- q3 e6 x预测
! C, T3 |6 z+ g3 A& m& I" S;;
3 V, K9 d' }2 w) b: B9 C最小二乘支持向量机
1 i" g% ^% W) F. Y: \) u) M9 \. C) A" t
, i  Q: l" M8 A* T3 |9 e
( X* U  k; r7 X" K( ^

4 i  H) f: s# ^2 g

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