作者：杨旭; 张倩手足口病极端学习机神经网络发病率预测
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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