基于动态学习比率BP神经网络的时间序列预测方法

摘要：

目的探讨人工神经网络在时间序列资料分析中的应用.方法利用动态学习比率BP算法以双曲正切函数为功能函数的非线性时间序列预测方法.结果建立HFRS发病率的两种ANN预测模型,其预测精度远远高于传统方法.结论 BP人工神经网络可以用于疾病发病率或死亡率的预测.

关键词：BP人工神经网络、非线性时间序列、动态学习比率、发病率

所属期刊栏目：19

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：山东省自然科学基金Y2000C19

在线出版日期：2004-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：194-198