ARIMA-MLP与ARIMA-RBF模型在流行性腮腺炎发病预测中的应用

发布时间：2017-09-20 23:40

  本文关键词：ARIMA-MLP与ARIMA-RBF模型在流行性腮腺炎发病预测中的应用

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【摘要】：目的探索流行性腮腺炎月发病数的最佳预测模型,为流腮发病的预测和预警提供理论依据。方法使用SPSS18.0软件,分别采用单纯自回归移动平均模型(ARIMA模型)、自回归移动平均-多层感知器神经网络模型(ARIMA-MLP组合模型)及自回归移动平均-径向基函数神经网络模型(ARIMA-RBF组合模型)对陕西省2009—2014年流腮月发病数进行拟合,找出最佳预测模型。结果单纯ARIMA模型拟合优度R~2值为0.831,平均绝对误差(MAE)值为267.49;ARIMA-MLP组合模型的R~2值为0.881,MAE值为208.01;ARIMA-RBF组合模型的R~2值为0.898,MAE值为205.82。结论 ARIMARBF组合模型对陕西省流腮月发病数预测效果最佳,可以为流腮发病的预测、预警提供理论依据。
【作者单位】： 陕西省疾病预防控制中心;
【关键词】： 流行性腮腺炎 自回归移动平均模型 多层感知器神经网络模型 径向基函数神经网络模型
【分类号】：R512.1
【正文快照】： 在疾病控制实际工作中,疾病的发病与流行趋势分析是极其重要的一环,科学而准确的分析能对卫生行政部门制定疾病预防与控制策略产生举足轻重的影响[1]。流行性腮腺炎(以下简称“流腮”)是由腮腺炎病毒引起的急性呼吸道传染病,多发于儿童和青少年,临床表现以腮腺非化脓性肿胀、

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本文编号：891117