基于最小二乘支持向量機的傳染病預測與研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、防止傳染病疫情的發(fā)生，直接關(guān)系到人民群眾的身體健康，關(guān)系到經(jīng)濟社會的順利發(fā)展。傳染病預測是科學預防控制傳染病的重要手段，是科學決策的依據(jù)。因此，對傳染病預測方法的研究具有極其重要的理論意義和應用價值。
　　 本文嘗試將支持向量機技術(shù)引入到傳染病預測分析中來，對最小二乘支持向量機技術(shù)應用到傳染病預測中進行了一些探索，以期能夠找到比傳統(tǒng)預測方法更加優(yōu)秀的傳染病預測模型。
　　 本文首先介紹了常用的傳染病預測方法，其中重點研究

2、了BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法及其建模步驟，并分析了各常用方法的特點。詳細闡述了支持向量機的理論基礎和原理，包括機器學習理論、統(tǒng)計學習理論等內(nèi)容。詳細研究了標準支持向量機的改進形式一最小二乘支持向量機（LS-SVM）的算法，給出了LS-SVM建模中參數(shù)選擇的方法。建立了最小二乘支持向量機預測模型，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行了對比分析，實驗證明了LS-SVM用于傳染病預測的優(yōu)越性，證明了將支持向量機方法引入傳染病預測分析是有效可行的，同時也支持了支持向

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