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基于改进的遗传算法与人工神经网络的类流感的预测

         

摘要

类流感(ILI)疾病是一种严重威胁公众健康的传染性呼吸道疾病,对其准确的实时预测可能有助于挽救生命.本文将入侵性杂草优化(IWO)的繁殖加入到遗传算法(GA)的选择算子,建立了一种基于IWO和GA的新颖的混合算法,记为IWOGA.运用IWOGA优化BP神经网络的权值和偏差并预测美国的未加权的%ILI.实验结果表明所提出的IWOGA-BPNN是一种适用于美国ILI预测的较好方法.

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