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目的将通常的回归分析方法应用于婴儿死亡率预测,结果往往不尽人意.因此,本文采用支持向量机回归算法建立预测模型对婴儿死亡率进行预测.方法采用支持向量机回归算法建立回归模型,并对全国22个省的32个县的婴儿死亡率进行预测.并用径向基函数神经网络建立回归模型对同一数据进行预测.结果预测值与实际值误差较小.该模型具有较高的预测精度.并且,支持向量机预测精度高于径向基函数神经网络.结论利用SVM回归算法建立预测模型是一个新颖而有发展前途的方法.

作者:张彤;殷菲;倪宗瓒

来源:中国卫生统计 2004 年 21卷 2期

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作者:
张彤;殷菲;倪宗瓒
来源:
中国卫生统计 2004 年 21卷 2期
标签:
支持向量机 支持向量机回归 婴儿死亡率 预测模型
目的将通常的回归分析方法应用于婴儿死亡率预测,结果往往不尽人意.因此,本文采用支持向量机回归算法建立预测模型对婴儿死亡率进行预测.方法采用支持向量机回归算法建立回归模型,并对全国22个省的32个县的婴儿死亡率进行预测.并用径向基函数神经网络建立回归模型对同一数据进行预测.结果预测值与实际值误差较小.该模型具有较高的预测精度.并且,支持向量机预测精度高于径向基函数神经网络.结论利用SVM回归算法建立预测模型是一个新颖而有发展前途的方法.