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基于支持向量机的麻疹发病率预测研究

徐学琴 裴兰英 王瑾瑾 刘晓蕙 孙春阳 闫国立

徐学琴, 裴兰英, 王瑾瑾, 刘晓蕙, 孙春阳, 闫国立. 基于支持向量机的麻疹发病率预测研究[J]. 中华疾病控制杂志, 2017, 21(5): 528-530. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.05.023
引用本文: 徐学琴, 裴兰英, 王瑾瑾, 刘晓蕙, 孙春阳, 闫国立. 基于支持向量机的麻疹发病率预测研究[J]. 中华疾病控制杂志, 2017, 21(5): 528-530. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.05.023
XU Xue-qin, PEI Lan-ying, WANG Jin-jin, LIU Xiao-hui, SUN Chun-yang, YAN Guo-li. Prediction of measles incidence rate based on the support vector machine model[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2017, 21(5): 528-530. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.05.023
Citation: XU Xue-qin, PEI Lan-ying, WANG Jin-jin, LIU Xiao-hui, SUN Chun-yang, YAN Guo-li. Prediction of measles incidence rate based on the support vector machine model[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2017, 21(5): 528-530. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.05.023

基于支持向量机的麻疹发病率预测研究

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.05.023
基金项目: 

河南省软科学研究重点项目资助(102400440002);河南中医学院"科研苗圃工程项目"(MP2014-07)

详细信息
    作者简介:

    徐学琴(1979-),女,宁夏中卫人,讲师,硕士。主要研究方向:流行病学方法及应用。

  • 中图分类号: R272.22

Prediction of measles incidence rate based on the support vector machine model

  • 摘要: 目的 建立一种基于支持向量机的麻疹发病率预测模型,为麻疹的预防控制决策提供参考依据。方法 收集我国麻疹1996-2015年发病率数据,以1996-2014年发病率数据为训练样本,以2015年发病率数据为检验样本,采用支持向量机回归算法建立我国麻疹年发病率的预测模型,并对我国2016-2018年的麻疹发病率进行预测。结果 经该模型的预测,麻疹发病率的预测值和实际值吻合度较高,平均相对误差为0.620 07%。我国2016-2018年麻疹的发病率分别为3.23/10万、3.13/10万、3.79/10万。结论 采用支持向量机回归模型预测我国麻疹的年发病率是可行有效的。
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-12-03
  • 修回日期:  2017-02-28

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