Prediction of influenza-like illness based on the improved artificial tree algorithm and artificial neural network.
Prediction of influenza-like illness based on the improved artificial tree algorithm and artificial neural network.
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基于改进人工树算法和人工神经网络的流感样疾病预测
DOI：
10.1038/s41598-018-23075-1
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发表时间：
2018-03-20
影响因子：
4.6
通讯作者：
Liu M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hu H;Wang H;Wang F;Langley D;Avram A;Liu M
由于流感是一种严重威胁公共卫生的传染性呼吸道疾病，准确实时预测流感疫情可能有助于挽救生命。在本文中，我们使用Twitter的数据集和美国疾病控制中心的流感样疾病（ILI）的数据集预测近实时的区域未加权百分比ILI在美国使用的人工神经网络优化的改进的人工树算法。结果表明，该方法是一种有效的实时预测方法。
Because influenza is a contagious respiratory illness that seriously threatens public health, accurate real-time prediction of influenza outbreaks may help save lives. In this paper, we use the Twitter data set and the United States Centers for Disease Control’s influenza-like illness (ILI) data set to predict a nearly real-time regional unweighted percentage ILI in the United States by use of an artificial neural network optimized by the improved artificial tree algorithm. The results show that the proposed method is an efficient approach to real-time prediction.
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通过小波神经网络的新颖聚类作为时间序列预测器进行初始化。
影响因子：
--
作者：
Cheng R;Hu H;Tan X;Bai Y
通讯作者：
Bai Y
DOI：
10.1016/j.trc.2017.04.002
发表时间：
2017-06-01
影响因子：
8.3
作者：
Kumar, B. Anil;Vanajakshi, Lelitha;Subramanian, Shankar C.
通讯作者：
Subramanian, Shankar C.
影响因子：
8.8
作者：
Wang, Bin;Huo, Wenhua;Li, Zhiwen
通讯作者：
Li, Zhiwen
DOI：
10.1093/cid/ciu647
发表时间：
2014-11-15
期刊：
Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America
影响因子：
--
作者：
Santillana M;Nsoesie EO;Mekaru SR;Scales D;Brownstein JS
通讯作者：
Brownstein JS
影响因子：
5.3
作者：
Wang, Feng;Wang, Haiyan;Debruyn, Anton
通讯作者：
Debruyn, Anton