【摘 要】
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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
【基金项目】
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上海市国际科技合作基金资助项目(13430710100);上海市科委科技创新行动计划基金资助项目(13511506201)
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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
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