فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

مقدمه و اهداف: شناسایی مدل‏های آماری دارای پیش‏بینی‏های دقیق در تعیین دقیق و به هنگام طغیان بیماری‏های عفونی در نظام مراقبت بهداشتی این بیماری‏ها بسیار با اهمیت است. این مطالعه با هدف ارزیابی و مقایسه عملکرد سه روش یادگیری ماشین در مدل‏سازی و پیش‏بینی سری زمانی بروسلوز بر اساس پارامترهای اقلیمی انجام شد. روش کار: در این مطالعه موارد بروسلوز انسانی و پارامترهای اقلیمی به صورت ماهانه، در طول 12 سال (95-1383) از استان همدان واقع در غرب ایران تحلیل شد. داده‏ها به دو زیرمجموعه آموزش (80 درصد) و آزمون (20 درصد) تقسیم شد. روش‏های تابع پایه شعاعی و چند لایه پروسپترون و نزدیک ترین همسایه سری زمانی به هر زیرمجموعه برازش شد. ارزیابی عملکرد مدل‏ها با استفاده از معیارهای RMSE، MAE، MRAE، R2 و ICC انجام شد. یافته ها: نتایج نشان داد که مقادیر معیارهای (79/23)RMSE، (56/20)MAE، (25/0)MRAE برای مدل شبکه عصبی چند لایه پرسپترون کوچک تر از مقادیر آن‏ها در دو مدل دیگر بود. هم چنین، در این مدل مقادیر بزرگ تری برای معیارهای (61/0)R2 و (75/0)ICC به دست آمد. بنابراین مدل شبکه ی عصبی چند لایه پرسپترون در پیش‏بینی داده‏های مورد مطالعه عملکرد بهتری داشت. دما نسبت به سایر پارامترهای اقلیمی مؤثرترین عامل در بروز این بیماری بود. نتیجه گیری: شبکه عصبی چندلایه پرسترون می‏تواند به عنوان یک روش کارا برای تشخیص رفتار روند بروسلوز در طول زمان به کار رود. با این حال مطالعات بیش تری با هدف کاربرد و مقایسه این‏ روش‏ها برای شناسایی مناسب‏ترین روش پیش‏بینی روند این بیماری مورد نیاز است.