【摘 要】
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本文提出了一种基于粒子群可拓神经网络预测模型。根据国外近段时间每日新增新冠肺炎确诊人数,利用可拓神经网络模型对国外日新增新冠肺炎确诊人数进行预测,并利用粒子群算法
【机 构】
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安徽电子信息职业技术学院,安徽大学数学与计算科学学院,安徽财经大学统计与应用数学学院
【基金项目】
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安徽省教育厅高校人文社会科学重点研究项目“模糊信息集成算子的构建及在经济预测中应用的研究”(No.SK2018A0431)资助
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本文提出了一种基于粒子群可拓神经网络预测模型。根据国外近段时间每日新增新冠肺炎确诊人数,利用可拓神经网络模型对国外日新增新冠肺炎确诊人数进行预测,并利用粒子群算法(PSO)对权值进行优化,最后与LSSVM、ABC-LSSVM及PSO-LSSVM模型进行比较。结果表明:采用文中提出的粒子群可拓神经网络模型拟合效果较好,精度较高,性能优于其他三种模型,适用于COVID-19的疫情研究。
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