四种模型在我国梅毒发病率预测中的应用

发布时间：2017-09-23 05:22

本文关键词：四种模型在我国梅毒发病率预测中的应用

【摘要】：目的对指数平滑法、ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型,在我国梅毒发病率预测中的效果进行比较,探讨优化模型,为我国梅毒的监测和防制工作提供预警和参考依据。方法收集2004年1月至2012年12月我国梅毒月发病率资料,用Eviews 8.0、Spss 20.0和Matlab 8.2拟合指数平滑法、ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型进行预测,并用2013年的数据对模型的预测效果进行验证。结果指数平滑法、ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型的平均相对误差(MRE)分别为8.0625、4.0550、1.3508、1.3217;平均误差率(MER)分别为3.0215、1.5197、0.5062、0.4953;均方误差(MSE)分别为0.0613、0.0167、0.0021、0.0020;均方根误差(RMSE)分别为0.2475、0.1294、0.0457、0.0447;平均绝对误差(MAE)分别为0.1958、0.1092、0.0350、0.0342。结论 ARIMA-BPNN组合模型的拟合和预测效果均优于其他三种单一模型,是一种短期内预测精度较高的预测模型,预测效果可靠。
【作者单位】：唐山市工人医院;华北理工大学;
【关键词】： 指数平滑法 ARIMA模型 BP神经网络模型 ARIMA-BPNN组合模型 梅毒发病率 预测
【基金】：河北省卫生厅医学科学研究重点课题计划(2013055)~~
【分类号】：R759.1
【正文快照】： 梅毒是我国法定报告乙类传染病,流行面广,传染性强。为了更好地掌握我国梅毒的流行趋势[1],本研究采用指数平滑法、自回归滑动平均混合模型(Autoregressive integrated moving average model,ARIMA)、BP神经网络模型(Back-Propagation Net-work model,BPNN)、ARIMA和BP神经网

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