【摘 要】
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在流感暴发趋势预测模型的研究中,传统点预测是估计预测平均值的随机变量,不包含置信水平和预测区间范围等辅助决策的有用信息,导致决策者不能很好把握流感发展趋势。为了解
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在流感暴发趋势预测模型的研究中,传统点预测是估计预测平均值的随机变量,不包含置信水平和预测区间范围等辅助决策的有用信息,导致决策者不能很好把握流感发展趋势。为了解决上述问题,提出利用神经网络上下限估计方法（LUBE）建立预测区间（PI）发展了流感趋势区间预测模型,提出了评价预测区间的宽度范围组合指标（CWC）,运用蚁群算法对神经网络区间预测模型进行训练,并运用上述模型对传染病等应急医疗数据进行了仿真。为了衡量预测区间性能,改进模型与Delta、Bayesian、Holt指数平滑和支持向量机等常用预测模型建
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