2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、目的:為預測胎兒出生時的體重構(gòu)建新型穩(wěn)定、可靠的預測模型
  方法:
  論文中的數(shù)據(jù)采用的是從福建省閩東醫(yī)院收集的251例有關(guān)孕婦及胎兒相關(guān)的九項指標數(shù)據(jù)樣本,對其進行主成分分析(PCA)處理,取前5個主成分構(gòu)建支持向量回歸(SVR)模型,最后用10層交叉驗證方法對模型的穩(wěn)定性和準確率進行評估。
  結(jié)果:
  采用10層交叉驗證法對歷史各模型以及本文建立的SVR模型進行評估檢驗,其結(jié)果顯示:
  1、歷

2、史模型在數(shù)據(jù)擬合準確率方面最優(yōu)模型為ANN模型,可達100%的準確擬合,然而分析結(jié)果顯示模型的預測性能不穩(wěn)定,其預測準確率為44.5%。
  2、歷史模型在預測性能穩(wěn)定的前提下,最優(yōu)模型為由B超下胎兒腹圍,B超下胎兒股骨長構(gòu)建的二參數(shù)回歸模型,交叉驗證結(jié)果顯示,其預測準確率為71.7%。
  3、在對數(shù)據(jù)進行PCA處理后,利用前五個主成份數(shù)據(jù)進行SVR擬合建模,對模型進行交叉驗證,結(jié)果顯示,各模型預測評估參數(shù)都優(yōu)于歷史模型。

3、其中,選取以MAE為尋優(yōu)指標構(gòu)建的SVR-MAE模型預測準確率為74.1%;選取以CN為尋優(yōu)指標構(gòu)建的SVR-CN模型預測準確率高達到82.5%,并且模型預測性能穩(wěn)定可靠。
  創(chuàng)新點:
  1、本文就預測胎兒體重模型問題上對原始數(shù)據(jù)指標間的相關(guān)性進行分析,并且提出對數(shù)據(jù)進行PCA預處理后再建模。
  2、本文就預測胎兒體重模型問題提出SVR模型,并且對其進行10層交叉驗證,驗證結(jié)果表明SVR模型優(yōu)于歷史模型。

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