期刊简介

               本刊目前稿源丰富,作者和读者遍及全国,乃至部分海外.目前在预防医学领域,享有较高的声誉,在行业内被视为品牌期刊,在科研成果坚定、职称评定等方面被定为A类期刊。本刊优势:内容新,学术性强(高等学府办刊,编委函盖全国医学院校,科研成过多,项目多,硕士及博士课题多),内容丰富,范围广泛(囊括预防医学各个专业领域,同时刊载临床医学研究的新成果、新动态及经验交流),已提高为主,兼顾普及。栏目有:论著、综述、流行病与统计方法、环境与职业卫生、营养与食品卫生、儿少卫生与妇幼保健、基层卫生服务、卫生政策与管理、健康与社会行为、实验技术及其应用、疾病预防控制、卫生监督、临床医学研究、护理园地                

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  • 杂志名称:现代预防医学杂志
  • 主管单位:国家卫生和计划生育委员会
  • 主办单位:中华预防医学会 四川大学华西公共卫生学院
  • 国际刊号:1003-8507
  • 国内刊号:51-1365/R
  • 出版周期:半月刊
期刊荣誉:中国预防医学会系列杂志优秀期刊期刊收录:农业与生物科学研究中心文摘, 万方收录(中), 上海图书馆馆藏, 文摘与引文数据库, 知网收录(中), Pж(AJ) 文摘杂志(俄), 剑桥科学文摘, 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 哥白尼索引(波兰), CA 化学文摘(美), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
现代预防医学杂志2014年第11期

基于PSO的BP神经网络在腮腺炎发病率预测中的应用

张凡;齐平;倪春梅

关键词:腮腺炎发病率, 预测, BP神经网络, 粒子群优化
摘要:目的 为提供更加准确的预测结果合理调配卫生资源,将基于PSO的BP神经网络应用到铜陵市腮腺炎发病率预测中.方法 根据铜陵市2006-2011年的腮腺炎发病率及其相关因素,利用基于PSO的BP神经网络建立腮腺炎发病率预测模型,并对模型的有效性进行验证.结果 预测结果显示,PSO-BP神经网络对2012年1-6月铜陵市腮腺炎发病率的预测平均误差为2.57%,预测精度明显高于传统的BP神经网络.结论 PSO-BP神经网络模型能够较好地克服传统BP神经网络易陷入局部极值、收敛速度慢等缺点,为腮腺炎发病率的预测提供了一种有效的方法.