【摘 要】
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目的在MATLAB软件上拟合BP与GA-BP神经网络数据,比较传统BP与GA-BP神经网络拟合数据的效果,并确定网络模型。方法利用计生、卫生部门联合开展VCT服务影响因素分析结果的资料,
【机 构】
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山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室,山西省医药卫生期刊社,上海计划生育科学研究所
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目的在MATLAB软件上拟合BP与GA-BP神经网络数据,比较传统BP与GA-BP神经网络拟合数据的效果,并确定网络模型。方法利用计生、卫生部门联合开展VCT服务影响因素分析结果的资料,研究采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,并通过"试错法"确定隐含层神经元数,比较传统BP神经网络与GA-BP神经网络拟合数据的效果。结果 GA-BP神经网络相对于BP神经网络拟合数据迭代步数更少、能更快地达到预设目标;在R2和调整R2无统计学差异的前提下,当隐含层神经元为15时,BP神经网络和GA-BP神经网络均比较稳定,GA-BP拟合效果更好。结论 GA-BP神经网络建模稳定性高,GA-BP神经网络较BP神经网络能达到预设目标的次数更多,能达到全局最优,表明遗传算法优化BP神经网络具有可行性。
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