Медицинская Техника / Медицинская техника №1, 2013 / с. 35-38

Моделирование временных рядов заболеваемости с использованием искусственных нейронных сетей

А.Н. Дмитриев, В.В. Котин

Аннотация

В статье рассматриваются возможности построения краткосрочных и среднесрочных прогнозов временных рядов заболеваемости с использованием искусственных нейронных сетей. Протестированы возможности нейронных сетей сравнительно простой структуры (двухслойных персептронов) по прогнозированию временного ряда заболеваемости скарлатиной. Выяснено, что при использовании специальной обучающей выборки нейронная сеть удовлетворительно решает задачу прогнозирования. Характерная особенность динамики заболеваемости скарлатиной – сезонность – прогнозировалась сетью во всех вариантах тестов. Получены варианты прогноза на двухлетний период с погрешностью, не превышающей 40 %.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Александр Николаевич Дмитриев, студент,
Владимир Владимирович Котин, канд. физ.-мат. наук, доцент, кафедра «Медико-технические информационные технологии», факультет «Биомедицинская техника», МГТУ им. Н.Э. Баумана, г. Москва,
e-mail: dmitalexnic@gmail.com

Список литературы

1. Мак-Каллок У.С., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности / В сб. «Автоматы» под ред. К.Э. Шеннона и Дж. Маккарти. – М.: Изд-во иностр. лит., 1956. С. 363-384.
2. Агупов М.А., Эфендиева Э.М., Гермашев И.В. Формирование обучающей выборки для компьютерной системы анализа химических структур / В кн. «Современные проблемы информатизации в экономике и обеспечении безопасности». – Воронеж: Научная книга, 2012. С. 40-42.
3. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. – М.: Мир, 1965.
4. Круг П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры. Уч. пособие по курсу «Микропроцессоры». – М.: Издательство МЭИ, 2002. 176 с.
5. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. – М.: Изд-во иностр. лит. 184 с.
6. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е издание. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. 1104 с.
7. Крючин О.В., Кондраков О.В. Электронный научный журнал «Исследовано в России» / http://zhurnal.ape.relarn.ru/ articles/2010/082.pdf.
8. http://articles.mql4.com/ru/395.
9. Сидорова М.А., Сержантова Н.А., Филиппова Л.А. Диагностика и прогнозирование исходов перитонита с помощью нейросетевой системы исследования параметров гемостаза // Медицинская техника. 2011. № 2. С. 33-47.
10. Исаков Р.В., Аль Мабрук М.А., Сушкова Л.Т. Экспериментальный нейросетевой кардиоанализатор // Медицинская техника. 2011. № 3. С. 18-26.
11. Абдуллаев Н.Т., Исмайлова К.Ш. Применение нейронных сетей для распознавания патологических изменений в стимуляционной электромиограмме // Медицинская техника. 2011. № 6. С. 1-7.
12. Андерсон Р., Мэй Р. Инфекционные болезни человека. Динамика и контроль. – М.: Мир, Научный мир, 2004. 784 с.
13. Романюха А.А. Математические модели в иммунологии и эпидемиологии инфекционных заболеваний. – М.: Бином, 2012. 296 с.
14. Покровский В.И., Брико Н.И. Общая эпидемиология с основами доказательной медицины. Руководство к практическим занятиям. – М.: Геотар-Медиа, 2008. 400 с.
15. Боев Б.В., Семененко Т.А., Бондаренко В.М. и др. Актуальные проблемы создания информационно-аналитической системы для оперативного противодействия эпидемиям инфекционных заболеваний // Журн. микробиол. 2011. № 6. С. 37-42.
16. Перминов В.Д., Корнилина М.А. Индивидуум-ориентированная модель распространения эпидемии в городских условиях // Математическое моделирование. 2007. 19:5. С. 116-127.
17. Ярушкина Н.Г. Современный нечеткий анализ нечетких временных рядов / Сб. научных трудов V Международной научно-технической конференции «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте». В 2-х томах. Т. 1. – М.: Физматлит, 2009. С. 19-27.
18. Ярушкина Н.Г., Афанасьева Т.В., Перфильева И.Г. Интеллектуальный анализ нечетких временных рядов. Уч. пособие. – Ульяновск: УлГТУ, 2010. 320 с.
19. Ярушкина Н.Г., Перфильева И.Г., Афанасьева Т.В. Интеграция нечетких моделей для анализа временных рядов // Известия Самарского научного центра Российской акаде- мии наук. 2010. Т. 12. № 4 (2).
20. Брико Н.И., Котин В.В., Ярынкина Т.А. Анализ периодичности и персистентности временных рядов заболеваемости / Сб. докладов 13-й научно-технической конференции «Медико-технические технологии на страже здоровья» «МЕДТЕХ-2011» . – М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. С. 20-27.
21. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. – СПб.: Питер, 2001. 480 с.
22. http://matlab.exponenta.ru/neuralnetwork/book1/index.php. 23. http://matlab.exponenta.ru/neuralnetwork/book2/18/ trainlm.php.