基于因子BP神经网络预测模型的胃溃疡发病率预测

作者：马亮亮多层前馈神经网络因子分析时间序列预测发病率胃溃疡

摘要：目的：在医学卫生领域,疾病发病率受许多因素的影响,很难用结构式因果模型解释,根据神经网络预测是一种行之有效的方法。多层前馈神经网络（BP）应用于疾病发病率的预测时,由于影响它的气象因素,如月平均气温、月平均气压、月平均相对湿度等本身具有很大相关性,且维数较高,BP神经网络的预测精度会下降。方法：针对这一问题,提出了利用因子分析方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率确定网络结构,有效地解决了预测精度下降的问题。结果：以2003年1月至2009年12月青海海西州地区胃溃疡发病率的资料验证了该方法的有效性。结论：应该充分考虑胃溃疡在各时间段的发病率特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低胃溃疡对人类的危害,保障人类的生活品质。

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