基于百度搜索指数的最大主成分方法监测流感

郭海丽; 张翔

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基于百度搜索指数的最大主成分方法监测流感

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本文为提高百度搜索指数的流感预测效果,选取包含流感名称和流感症状的关键字作为特征并采用主成分分析方法(PCA)降维之后通过岭回归模型进行流感病例数预测。在真实数据集上所做实验不仅表明全国流感病例数与包含流感名称和流感症状的百度搜索指数都高度相关,而且表明本方法在流感预测指标上优于相关系数归一化的加权求和方法。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2022年第8期|231-234|共4页
作者
郭海丽; 张翔;
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作者单位

吕梁学院计算机科学与技术系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类传染病;
关键词
百度搜索指数; 斯皮尔曼等级相关系数; 皮尔逊相关系数; 均方根误差; 最大绝对百分比误差;

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