پیش بینی تعداد موارد بروسلوز براساس پارامترهای اقلیمی با استفاده از روش های داده کاوی شبکه های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه، تابع پایه شعاعی و نزدیک ترین همسایگی

پیام:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
مقدمه و اهداف

شناسایی مدل‏های آماری دارای پیش‏بینی‏های دقیق در تعیین دقیق و به هنگام طغیان بیماری‏های عفونی در نظام مراقبت بهداشتی این بیماری‏ها بسیار با اهمیت است. این مطالعه با هدف ارزیابی و مقایسه عملکرد سه روش یادگیری ماشین در مدل‏سازی و پیش‏بینی سری زمانی بروسلوز بر اساس پارامترهای اقلیمی انجام شد.

روش کار

در این مطالعه موارد بروسلوز انسانی و پارامترهای اقلیمی به صورت ماهانه، در طول 12 سال (95-1383) از استان همدان واقع در غرب ایران تحلیل شد. داده‏ها به دو زیرمجموعه آموزش (80 درصد) و آزمون (20 درصد) تقسیم شد. روش‏های تابع پایه شعاعی و چند لایه پروسپترون و نزدیک ترین همسایه سری زمانی به هر زیرمجموعه برازش شد. ارزیابی عملکرد مدل‏ها با استفاده از معیارهای RMSE، MAE، MRAE، R2 و ICC انجام شد.

یافته ها

نتایج نشان داد که مقادیر معیارهای (79/23) RMSE، (56/20) MAE، (25/0) MRAE برای مدل شبکه عصبی چند لایه پرسپترون کوچک تر از مقادیر آن‏ها در دو مدل دیگر بود. هم چنین، در این مدل مقادیر بزرگ تری برای معیارهای (61/0) R2 و (75/0) ICC به دست آمد. بنابراین مدل شبکه ی عصبی چند لایه پرسپترون در پیش‏بینی داده‏های مورد مطالعه عملکرد بهتری داشت. دما نسبت به سایر پارامترهای اقلیمی موثرترین عامل در بروز این بیماری بود.

نتیجه گیری

شبکه عصبی چندلایه پرسترون می‏تواند به عنوان یک روش کارا برای تشخیص رفتار روند بروسلوز در طول زمان به کار رود. با این حال مطالعات بیش تری با هدف کاربرد و مقایسه این‏ روش‏ها برای شناسایی مناسب‏ترین روش پیش‏بینی روند این بیماری مورد نیاز است.

زبان:
فارسی
صفحات:
153 تا 165
لینک کوتاه:
magiran.com/p1883737 
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!