王永明
- 作品数：6 被引量：13H指数：3
- 供职机构：华东师范大学信息科学技术学院计算机科学技术系更多>>
- 发文基金：上海市国际科技合作基金上海市公共卫生重点学科建设项目上海市“科技创新行动计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 一种基于HDFS的云存储访问控制方法
- 本发明公开了一种基于HDFS的云存储访问控制方法，该方法包括访问控制安全设计模块，权限判定算法模块，多用户数据的隔离与共享模块，基于HDFS云存储系统访问控制的实现模块四个方面；其中，访问控制安全模块包括依据传统RBAC...
- 张非凡顾君忠王永明陈继智
- 文献传递
- 集成回归问题若干关键技术研究
- 作为机器学习领域的四大研究方向之一,集成学习通过训练多个学习器并将其结果进行组合,从而在大多数情况下显著提升了学习器的泛化能力。因此,集成学习的基础理论、集成学习算法及应用是近年来机器学习领域的研究重点和热点。作为机器学...
- 王永明
- 关键词：传染病预测
- 文献传递
- 一种基于分割K-最近邻算法的传染病预测方法被引量：3
- 2016年
- 传染病预测是时间序列预测中的一个重要应用领域,针对常用传染病预测算法准确率较低的问题,提出一种基于数据分割的最近邻算法,对相同月份的数据进行相似度计算。将传染病数据按照月份进行分割,得到不同年份、相同月份的时间序列数据,运用K-最近邻(KNN)的方法对时间序列数据进行相似度计算,得出最相似的时间序列的预测序列预测值。利用上海市疾病预防控制中心腹泻数据进行实验,结果表明,该方法能够充分考虑到月份对腹泻人数的影响,与改进前的基于KNN的连续时间序列预测算法相比,平均绝对误差值、平均百分比误差值、均方根误差值分别降低38.52,0.07,47.86,与传统的预测方法 ARIMA相比,平均绝对误差、平均百分比误差值、均方根误差值分别降低23.04,0.07,28.12。
- 相晓敏顾君忠王永明
- 关键词：传染病预测K-最近邻算法时间序列
- 感染性腹泻周发病例数的PCA-SVM回归预测研究被引量：1
- 2016年
- 提出一个使用PCA-SVM进行感染性腹泻周发病例数回归预测方法,有效避免了BP神经网络模型存在局部极值、多重共线性的问题。以上海市2005年至2008年感染性腹泻周发病例数为样本,建立PCA-SVM回归模型。首先用PCA从统计气象因子中提取气象主成分因子,去除预报因子多重共线性,得到最终模型的解释变量,其次采用SVM方法构建上海市感染性腹泻周发病例数预测模型。为了说明该模型有更佳的预测效果,与BP神经网络模型比较拟合及预测结果。数据结果显示PCA-SVM回归模型预测的平均相对误差MAPE、均方误差平方根RMSE(数值分别为0.2694,33.113)均小于BP神经网络(数值分别为0.3745,49.909),而决定系数R2(数值为0.9089)较BP神经网络(数值为0.8590)更趋近于1。证明PCA-SVM回归模型在感染性腹泻周发病例数预测中具有较高的预测精度和较强的泛化能力,模型对于感染性腹泻周发病例数的预测可靠,对于向公众发布腹泻预报有更好的实用价值。
- 霍静王永明顾君忠
- 关键词：感染性腹泻气象资料
- BP人工神经网络模型在上海市感染性腹泻日发病例数预测中的应用被引量：3
- 2013年
- 目的建立基于气象因素的上海市感染性腹泻逐日发病例数BP人_T神经网络预测模型。方法收集l：海市2005--2008年感染性腹泻逐日发病例数与同期气象资料包括气温、相对湿度、降雨量、气压、日照时数、风速，通过Spearman相关分析选出与感染性腹泻相关的气象因素，用主成分分析（PCA）去除气象因素间的共线性影响。利用MatLabR2012b软件的神经网络工具箱建立感染性腹泻日发病例数的BP神经网络预测模型，并对拟合效果、外推预测能力和等级预报效果进行评价。结果Spearman相关性分析显示，日感染性腹泻与前两天的日最高气温、最低气温、平均气温、最低相对湿度、平均相对湿度呈正相关（P〈O．01），与前两天的日平均气压呈负相关（P〈0．01）。输入PCA提取的4个气象主成分构建BP神经网络预测模型，训练和预测样本平均绝对误差、均方根误差、相关系数、决定系数分别为4．7811、6．8921、O．7918、0．8418和5．8163、7．8062、0．7202、0．8180。模型预测值对2008年实际发病数的年平均误差率为5．30％，对感染性腹泻的等级预报正确率为95．63％。结论温度和气压对感染性腹泻日发病例数影响较大。BP神经网络模型的拟合及预测误差较小，预报正确率较高，预报效果理想。
- 黎健顾君忠毛盛华肖文佳金汇明郑雅旭王永明胡家瑜
- 关键词：感染性腹泻气象因素BP人工神经网络
- 基于广义回归神经网络的短期腹泻病多步预测方法
- 本发明公开了一种基于广义回归神经网络的短期腹泻病多步预测方法，该方法包括读入需要进行训练和测试的数据；对数据进行相关性分析，从中选择显著相关的气象因素；对得到的显著相关因素，进行主成分分析，提取特征；将训练数据作为广义回...
- 顾君忠周子力王永明林晨兰小敏陈继智相晓敏
- 文献传递
