BP神经网络模型用于气象因素对PRRS发病预测的研究
对气象数据和猪蓝耳病发病率进行相关性分析，结合动物流行病学理论确定影响猪蓝耳病发病的关键气象因素。利用Matlab软件进行BP(Back-propagation)神经网络预测模型构建，计算预测值与实际发病率的误差绝对值和决定系数R2对所建预测模型进行检验。结果表明将13种气象因素作为预测研究的关键气象因子，BP神经网络模型其决定系数R2=0.821，证实预测效果较好。初步构建出猪蓝耳病发病的神经网络预测模型，探索性地将BP神经网络理论在动物疫病预测研究领域中运用，为进一步展开动物疫病预测的研究提供理论参考。
猪蓝耳病 发病率 预测模型 BP神经网络 气象因素 流行病学
陈欣 肖建华 栾培贤 徐强 王洪斌
东北农业大学动物医学学院，哈尔滨 150030
国内会议
广西北海
中文
195-199
2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）