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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
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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. 展开更多
关键词 大数据 百度指数 预测 非洲猪瘟
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