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极端学习机模型在张家口市手足口病发病率预测中的应用

【作者】 杨旭 [1] 张倩 [2]

【关键词】 手足口病 极端学习机 神经网络

【摘要】目的 探讨极端学习机(ELM)模型在手足口病发病率预测中的应用,并与神经网络模型进行比较.方法 收集2008年5月至2017年7月张家口市手足口病月发病率资料,并组成具有111个数据的时间序列,随机选择数据集中75%的数据进行学习建模,剩余25%作为预测的检验数据,以对2种模型的预测效果进行验证.结果和结论 ELM 学习的平均相对误差(MRE)为 0.05,预测的 MRE 为 0.07;神经网络学习的 MRE 为 0.09,预测的 MRE 为 0.12.ELM 模型的学习效果和预测效果优于神经网络模型,可以提高预测的精度,具有较高的实用价值.

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        出版单位：《第二军医大学学报》编辑部
        单位地址：上海市杨浦区翔殷路800号第二军医大学学报编辑部
        邮编：200433