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基于动态学习比率BP神经网络的时间序列预测方法
被引量：
3
1
作者
丁守銮
王洁贞
胡平
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2002年第4期194-198,共5页
目的 探讨人工神经网络在时间序列资料分析中的应用。方法 利用动态学习比率BP算法以双曲正切函数为功能函数的非线性时间序列预测方法。结果 建立HFRS发病率的两种ANN预测模型 ,其预测精度远远高于传统方法。结论 BP人工神经网络...
目的 探讨人工神经网络在时间序列资料分析中的应用。方法 利用动态学习比率BP算法以双曲正切函数为功能函数的非线性时间序列预测方法。结果 建立HFRS发病率的两种ANN预测模型 ,其预测精度远远高于传统方法。结论 BP人工神经网络可以用于疾病发病率或死亡率的预测。
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关键词
BP人工神经网络
非线性时间序列
动态学习比率
发病率
医学统计学
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职称材料
题名
基于动态学习比率BP神经网络的时间序列预测方法
被引量：
3
1
作者
丁守銮
王洁贞
胡平
机构
山东大学卫生统计教研室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2002年第4期194-198,共5页
基金
山东省自然科学基金资助课题 (编号Y2 0 0 0C1 9)
文摘
目的 探讨人工神经网络在时间序列资料分析中的应用。方法 利用动态学习比率BP算法以双曲正切函数为功能函数的非线性时间序列预测方法。结果 建立HFRS发病率的两种ANN预测模型 ,其预测精度远远高于传统方法。结论 BP人工神经网络可以用于疾病发病率或死亡率的预测。
关键词
BP人工神经网络
非线性时间序列
动态学习比率
发病率
医学统计学
Keywords
BP artificial neural network, Nonlinear time series, Dynamic error corection, Disease incidence
分类号
R195 [医药卫生—卫生统计学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态学习比率BP神经网络的时间序列预测方法
丁守銮
王洁贞
胡平
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2002
3
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