基于ARIMA-NARNN组合模型的血吸虫感染率预测研究

发布时间：2017-08-09 18:47

  本文关键词：基于ARIMA-NARNN组合模型的血吸虫感染率预测研究

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【摘要】：目的探讨ARIMA-NARNN组合模型预测血吸虫感染率的有效性。方法利用2005年1月至2015年2月江苏省血吸虫感染率资料分别建立ARIMA模型、NARNN模型和ARIMA-NARNN组合模型,比较各模型的拟合和预测效果。结果相比较ARIMA模型和NARNN模型,ARIMA-NARNN组合模型预测样本的MSE、MAE和MAPE均最小,分别为0.011 1、0.090 0和0.282 4。结论 ARIMA-NARNN组合模型能有效模拟和预测血吸虫感染率,具有较好的推广应用价值。
【作者单位】： 江南大学无锡医学院;
【关键词】： 自回归滑动平均模型 非线性自回归神经网络 时间序列 血吸虫病 预测
【基金】：国家自然科学基金(81200645)
【分类号】：R532.21;R181.3
【正文快照】： 血吸虫病是我国重大公共卫生问题之一,据估计20世纪50年代有1 160万人感染[1]。为此政府制定和实施了一系列血吸虫病防治策略,特别是自2004年以来实施的以控制传染源为主的血吸虫病综合防治新策略,极大地推进了我国血吸虫病控制进程。目前我国血吸虫病高度流行地区已显著压缩,

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本文编号：646704