广州市登革热时空扩散模拟预测的模型对比研究

摘要：

BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型是机器学习领域常用的三种预测方法,但在登革热预测方面鲜有人涉及.本文以广州市主城区登革热预测为例,对比BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型在登革热时空预测上的作用,比较三种模型在登革热时空动态预测中的优劣性.研究表明,①从模型预测效果上看,SVR模型稳定,预测效果显著优于BP及GA-BP模型;②从模型性能上看,GA-BP模型优于BP及SVR模型;③从SVR与GA-BP模型在登革热预测上切实可行.

关键词： 登革热 时空动态预测 BP神经网络 GA-BP神经网络 支持向量回归模型

作者: 陈业滨 李卫红

作者单位: 华南师范大学地理科学学院,广东广州,510631

会议类型: 国内会议

会议名称: 2016中国地理信息科学理论与方法学术年会

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 1-13

在线出版日期: 2016-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）