基于模糊信息粒化的SVM在传染病预测中的应用研究

传染病因其"传染性"和"流行性",迄今为止仍是严重危害人类健康的疾病之一.因此传染病的预测工作意义重大.提出一种基于模糊粒化的支持向量机(SVM)预测方法.采用三角形模糊粒化模型对时间序列的原始数据进行粒化,在减少原始数据的同时能够包含原始数据的信息,再用SVM对流行趋势进行预测.实验结果表明,该方法预测精度高、稳定性好,是一种传染病预测的有效方法.