期刊简介
本刊创刊于1984年9月，是中华人民共和国卫生部主管，中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊，是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。
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首页>中国卫生统计杂志
- 杂志名称：中国卫生统计杂志
- 主管单位：中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国卫生信息学会 中国医科大学
- 国际刊号：1002-3674
- 国内刊号：21-1153/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
基于BP人工神经网络的病毒性肝炎发病率自回归预测模型
关鹏；何苗；周宝森
关键词：BP人工神经网络 LM算法(阻尼最小二乘算法) 自回归
摘要：目的研究BP人工神经网络在存在自回归现象的病毒性肝炎发病率预测中的应用.方法首先通过时间序列分析,发现病毒性肝炎发病率存在一阶自回归现象-AR(1),然后以AR(1)和平均气压、平均气温、平均降水量和平均蒸发量四个气象指标为网络输入,将1979～1994年某地病毒性肝炎发病率变换值作为网络输出,选择1979～1992年数据,利用MATLAB软件6.5的神经网络工具箱4.0构建、训练与模拟网络,预测另外两年病毒性肝炎发病率,建立病毒性肝炎自回归BP人工神经网络模型.结果BP人工神经网络非线性相关系数RNL=0.80,而线性自回归模型RNL=0.62.结论BP人工神经网络较好地描述了自回归模型中的非线性关系,内插及外推预测均较好,可以用于解决存在自回归现象的问题,效果好于传统方法.
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