基于数据挖掘的尘肺病建模与预测研究

作者：张翰英; 杨照峰

来源：微处理机, 2014, (03): 52-55.

• 尘肺病
• 灰色模型
• BP神经网络
• 遗传算法
• 仿真 Dust-pulmonary disease
• Grey model
• BP neural network
• Genetic algorithm
• Simulation

为了提高尘肺病的预测准确性,针对尘肺病历史数据少、不确定的特点,采用多种数据挖掘技术进行建模,提出一种基于GM-BPNN的尘肺病组合预测模型。首先利用灰色模型GM(1,1)对尘肺病进行预测,然后采用BP神经网络对GM(1,1)预测结果进行修正,并采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,最后对1981~2006年的尘肺病例进行仿真测试。仿真结果表明GM-BPNN很好地解决了尘肺病预测过程中的小样本、非线性问题,相对于单一预测模型,提高了尘肺病的预测精度。

• 出版日期2014
• 单位平顶山学院