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基于改进的遗传算法与人工神经网络的类流感的预测
被引量：
6
1
作者
胡红萍
白黄琴
+2 位作者
白艳萍
张菊平
刘茂省
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第6期481-488,共8页
类流感(ILI)疾病是一种严重威胁公众健康的传染性呼吸道疾病,对其准确的实时预测可能有助于挽救生命.本文将入侵性杂草优化(IWO)的繁殖加入到遗传算法(GA)的选择算子,建立了一种基于IWO和GA的新颖的混合算法,记为IWOGA.运用IWOGA优化BP...
类流感(ILI)疾病是一种严重威胁公众健康的传染性呼吸道疾病,对其准确的实时预测可能有助于挽救生命.本文将入侵性杂草优化(IWO)的繁殖加入到遗传算法(GA)的选择算子,建立了一种基于IWO和GA的新颖的混合算法,记为IWOGA.运用IWOGA优化BP神经网络的权值和偏差并预测美国的未加权的%ILI.实验结果表明所提出的IWOGA-BPNN是一种适用于美国ILI预测的较好方法.
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关键词
遗传算法
入侵性杂草优化
BP神经网络
未加权的
%ili
预测
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职称材料
题名
基于改进的遗传算法与人工神经网络的类流感的预测
被引量：
6
1
作者
胡红萍
白黄琴
白艳萍
张菊平
刘茂省
机构
中北大学理学院
山西大学复杂系统研究中心
出处
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第6期481-488,共8页
基金
山西省自然科学基金资助项目(201801D121026,201701D121012,201801D121008)
国家自然科学基金资助项目(61774137,11571324)
山西“1331KIRT”基金资助项目
文摘
类流感(ILI)疾病是一种严重威胁公众健康的传染性呼吸道疾病,对其准确的实时预测可能有助于挽救生命.本文将入侵性杂草优化(IWO)的繁殖加入到遗传算法(GA)的选择算子,建立了一种基于IWO和GA的新颖的混合算法,记为IWOGA.运用IWOGA优化BP神经网络的权值和偏差并预测美国的未加权的%ILI.实验结果表明所提出的IWOGA-BPNN是一种适用于美国ILI预测的较好方法.
关键词
遗传算法
入侵性杂草优化
BP神经网络
未加权的
%ili
预测
Keywords
genetic algorithm
invasive weed optimization
BP neural network
unweighted %ili prediction
分类号
O29 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的遗传算法与人工神经网络的类流感的预测
胡红萍
白黄琴
白艳萍
张菊平
刘茂省
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2019
6
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