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第23卷第6期地理信息世界2016.12
2016年12月GEOMATICSWORLDV0l.23No.6
引文格式：陈业滨,李卫红,华家敏,等.基于机器学习的登革热时空扩散预测模型对比分析[J].地理信息世界,2016,23(6):8-14.
基于机器学习的登革热时空扩散预测模型对比分析
1112
陈业滨，李卫红，华家敏，梁雪梅
(1.华南师范大学地理科学学院，广东广州510631；2.新疆大学资源与环境科学学院，新疆乌鲁木齐830046)
基金项目：
【摘要】BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型是机器学习领域常用的三种预测方法，但在登革热预测方
国家自然科学基金项目
面鲜有人涉及。本文以广州市主城区登革热预测为例，对比BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型在登革
资助
热时空预测上的作用，比较三种模型在登革热时空动态预测中的优劣性。研究表明，①从模型预测效果上
作者简介：
看，SVR模型稳定，预测效果显著优于BP及GA-BP模型；②从模型性能上看，GA-BP模型优于BP及SVR模型；
陈业滨（1991―），男，
③SVR与GA-BP模型在登革热预测上切实可行。
广东汕头人，人文地理学
【关键词】登革热；时空数据挖掘；BP；GA-BP；SVR
专业硕士研究生，主要研
【中图分类号】TP391.7 【文献标识码】A 【文章编号】1672-1586（2016）06-0008-07
究方向为时空数据挖掘。
E-mail:
yebinchen1991@163.comBasedonMachineLearning
通讯作者：1112
CHENYebin,LIWeihong,HUAJiamin,LIANGXuemei
李卫红（1966―），女，
四川泸州人，副教授，学
士，主要从事犯罪地理及
Abstract:
时空数据挖掘研究工作。
E-mail:
hongweili9981@163.com.
收稿日期：2016-10-07
Keywords:
0引言平均模型(ARIMA)[5-6][7]
、马尔科夫链模型、BP神经网络
[8][4][9]
登革热(Dengue Fever，DF)是一种由登革1、2、3、GA-BP神经网络、SVM模型等，每种方法都有其
和4型病毒引起，主要通过伊蚊传播的急性传染病，具自身的优缺点和局限性。
有发病率高、传播迅猛、重症患者死亡率高等特点，目登革热的传播模式存在复杂的时空变异性，受多
前主要流行于热带和亚热带的100多个国家和地区[1-2]。尺度、随机性、特征复杂性等多因素的影响，因果关系
随着世界经济发展，人类生存环境遭遇巨大变化，温室之间具备强非线性相关性。机器学习能描述疾病传播过
效应
初级会计持证人
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