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| 基于BP神经网络的病毒性肝炎发病率预测 | |
| 引用本文： | 徐香,朱家明.基于BP神经网络的病毒性肝炎发病率预测[J].牡丹江师范学院学报(自然科学版),2023(2):18-21. |
| 作者姓名： | 徐香 朱家明 |
| 作者单位： | 1. 蚌埠第四人民医院;2. 安徽财经大学统计与应用数学学院 |
| 基金项目： | 教育部人文社会科学研究项目（19YJCZH069）；;安徽省教研项目（2020jyxm0017）； |
| 摘 要： | 构建BP神经网络模型，对我国病毒性肝炎发病趋势进行预测.收集1990-2019年全国病毒性肝炎发病率的数据，分别构建ARIMA模型、支持向量回归、BP神经网络、ARIMA-SVR、ARIMA-BPANN模型，对病毒性肝炎发病率进行预测.实验结果表明，BP神经网络模型预测的效果最佳，得到测试集的拟合值和真实值的RMSE（平均残差平方和的平方根）和MAPE（平均绝对百分误差）分别只有0.427 3和0.385 8，远小于其他预测模型. |
| 关 键 词： | 病毒性肝炎 发病率 BP神经网络 预测 |