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基于大数据技术的非洲猪瘟传染病预测研究
被引量:
1
1
作者
高祥兰
周楠
+1 位作者
蔡翔
穆尚海
《上海师范大学学报(自然科学版)》
2022年第2期232-236,共5页
对我国发生非洲猪瘟期间(2018年5月—2019年9月)的百度指数与该种疾病爆发的关联性进行研究,采用以省份为区域分组的二元Logistic回归模型,通过对17个地区数据的拟合,分别提前3周、提前2周、提前1周及当周预测了非洲猪瘟早期爆发的区域...
对我国发生非洲猪瘟期间(2018年5月—2019年9月)的百度指数与该种疾病爆发的关联性进行研究,采用以省份为区域分组的二元Logistic回归模型,通过对17个地区数据的拟合,分别提前3周、提前2周、提前1周及当周预测了非洲猪瘟早期爆发的区域.研究结果表明:预测的准确率均高于91.2%,可作为对传统监测系统的有力补充.
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关键词
大数据
百度指数
预测
非洲猪瘟
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职称材料
题名
基于大数据技术的非洲猪瘟传染病预测研究
被引量:
1
1
作者
高祥兰
周楠
蔡翔
穆尚海
机构
上海立达学院信息学院
西那瓦大学管理学院
桂林电子科技大学商学院
出处
《上海师范大学学报(自然科学版)》
2022年第2期232-236,共5页
文摘
对我国发生非洲猪瘟期间(2018年5月—2019年9月)的百度指数与该种疾病爆发的关联性进行研究,采用以省份为区域分组的二元Logistic回归模型,通过对17个地区数据的拟合,分别提前3周、提前2周、提前1周及当周预测了非洲猪瘟早期爆发的区域.研究结果表明:预测的准确率均高于91.2%,可作为对传统监测系统的有力补充.
关键词
大数据
百度指数
预测
非洲猪瘟
Keywords
big data
Baidu index
prediction
African Swine Fever
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大数据技术的非洲猪瘟传染病预测研究
高祥兰
周楠
蔡翔
穆尚海
《上海师范大学学报(自然科学版)》
2022
1
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参考文献
引证文献
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