小波神经网络在人口死亡率数据拟合中的应用  

作　　者：曹叔彦[1] 刘伟[1] 晋晓芳[2] 胡晓娟[1] 郭东星[1] 

机构地区：[1]山西医科大学卫生统计教研室,太原030001 [2]北京市丰台区大红门社区卫生服务中心

出　　处：《数理医药学杂志》2014年第3期259-261,共3页Journal of Mathematical Medicine

摘　　要：目的:对人口死亡率数据进行建模与拟合。方法:用小波神经网络和神经网络分别对2011年《中国统计年鉴》上1996年到2010年的人口死亡率数据进行建模拟合,并对逼近效果进行比较,并用Matlab7.0编程实现。结果:小波神经网络的平均绝对误差是0.00856‰,神经网络的平均绝对误差是0.0228‰,小波神经网络拟合的平均相对误差是0.131%,神经网络的平均相对误差是0.342%。结论:小波神经网络拟合的平均绝对误差和平均相对误差比神经网络小,说明小波神经网络对波动较大的人口死亡率数据有较好的函数逼近能力和拟合能力。

关 键 词：小波神经网络 人口死亡率 预测 

分 类 号：R318.0[医药卫生—生物医学工程]