支持向量机回归在传染病预测中的应用研究(1).pdf

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论文作者签名:垄蔓:日期:丝也:五:鳖在——年一月解密后适用本规定。期:丝篶呵日期:丝:丕:涩苏州大学学位论文使用授权声明竺是:本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定,即:学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研究所蚍绞莸缱映霭嫔、中国学术期刊馀贪电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文口本学位论文属非涉密论文口论文作者签名:导师签名:日,
支持向量机回归在传染病发病率预测中的应用研究要摘传染病对人类的威胁是长期而严峻的。预测可以及早发现疾病的流行趋势,为及时、准确地开展传染病的预警奠定了基础,对传染病的控制工作也意义重大。受多种因素的影响,传染病发病率样本不仅采集困难,而且总是呈现出不规则、混沌等非线性特征。而传统的传染病预测模型大多以线性模型为主,难以进行理想的非线性拟和,故迫切需要建立新的预测模型来开展科学预测研究。考虑到支持向量机哂行⊙尽⑾∈栊浴⒁约胺窍咝阅夂夏芰η康确矫娴挠攀疲疚慕С窒蛄机回归氪静≡げ猓云诳7⒊鲆恢中阅芨佑旁降拇静≡げ饽P停疾病预测工作提供新的技术手段。首先,本文综述了传染病预测和难芯肯肿矗约耙恍┯写硇缘拇静数学模型。在对统计学习理论以及相关的优化理论进行回顾的基础上,从四个方面详细描述了P偷幕≈J叮⒅赋隽薙的优缺点。然后,本文针对谑导视τ弥械娜憷眩杓屏薔げ饽P停康是获得更高的学习性能和预测精度。该模型的设计思路涉及三个主要方面:预处理:狢方法进行相空间重构;撕难≡瘢翰捎没旌虾撕姆窍咝宰楹方式;问挠呕焊慕嘶镜腜算法。在详细描述了预测模型建模流程的基础上,通过仿真实验证明了该模型的有效性。最后,考虑到求和自回归移动平均P驮诖硐咝晕侍馍系挠攀埔约诖矸窍咝晕侍馍系挠攀疲疚慕柚楹显げ獾乃枷胩岢隽艘桓鲂碌淖楹显测模型甆康氖窃谔岣吣P吐嘲粜缘耐保徊教岣吣P偷姆夯力。在甆楹显げ饽P徒A鞒痰幕∩希ü抡媸笛橹っ髁烁米楹模型的有效性。关键字:传染病、预测、支持向量机、支持向量机回归、求和自回归移动平均模型作者:力琼导师:伏玉琛支持向量机同归在传染病预测中的应用研究摘要
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目录第滦髀邸第麓静≡げ饽P透攀觥传染病预测数学模型存在的问题及研究趋势⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第轮С窒蛄炕毓槔砺刍第禄贜げ饽P偷拇静≡げ狻研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯传染病预测发展现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..支持向量机的提出及研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯主要内容及论文组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.时间序列模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⒎⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..灰色预测模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.人工神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..统计学习理论核心内容概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..谕缦蘸途榉缦铡维⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...峁狗缦兆钚』⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..支持向量机回归模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..ú街琛支持向量机的特点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯预测模型的设计思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...≡瘛.
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯鳰甆P妥楹显げ狻第伦芙嵊胝雇参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.攻读硕士学位期间公开发表的论文与科研项目⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..诟慕鳳算法的参数选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..预测模型的构建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..预测模型建模流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.预测模型架构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯