BP神经网络模型用于气象因素对PRRS发病预测的研究

作者：陈欣; 肖建华; 栾培贤; 徐强; 王洪斌

来源：中国兽医杂志, 2013, (01): 16-18.

• 猪蓝耳病
• 预测模型
• BP神经网络
• 气象因素 Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome
• forecasting model
• BP neural network
• meteorological factors

对气象数据和猪蓝耳病发病率进行相关性分析,结合动物流行病学理论确定影响猪蓝耳病发病的关键气象因素。利用Matlab软件进行BP(Back-propagation)神经网络预测模型构建,计算预测值与实际发病率的误差绝对值和决定系数R2对所建预测模型进行检验。结果表明,将13种气象因素作为预测研究的关键气象因子,BP神经网络模型其决定系数R2=0.821,证实预测效果较好。初步构建出猪蓝耳病发病的神经网络预测模型,探索性地将BP神经网络理论在动物疫病预测研究领域中运用,为进一步展开动物疫病预测的研究提供理论参考。

• 单位
  东北农业大学