ARIMA模型与GRNN模型对肺结核发病率预测的对比研究

发布时间：2017-10-11 04:34

  本文关键词：ARIMA模型与GRNN模型对肺结核发病率预测的对比研究

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【摘要】：目的比较自回归移动平均(ARIMA)模型与广义回归神经网络(GRNN)模型对于肺结核发病率的预测性能。方法根据我国2004年1月至2012年12月的肺结核逐月发病率数据资料,应用Eviews 7.0.0.1建立ARIMA模型,应用Matlab 7.1的神经网络工具箱建立GRNN模型;选取2013年肺结核逐月发病率数据对两种预测模型进行检验,比较预测结果。结果 ARIMA模型和GRNN模型的Theil不等系数(TIC)分别是0.034和0.059,说明ARIMA模型对我国2013年肺结核逐月发病率的拟合程度优于GRNN模型,ARIMA模型相对误差绝对值仅为GRNN模型的57.19%。结论 ARIMA预测模型更适合用于我国肺结核发病率的预测;建议尝试组合模型预测肺结核发病率。
【作者单位】： 第二军医大学海军医学系航海特殊损伤防护教研室;成都军区总医院药剂科;第二军医大学基础部数理教研室;第二军医大学训练部信息化办公室;解放军309医院全军结核病研究所;
【关键词】： 回归移动平均模型 广义回归神经网络模型 肺结核 预测
【基金】：中国博士后科学基金(2013M542491)~~
【分类号】：R521
【正文快照】： 在人们日益受到新旧传染病双重威胁的今天,传染病预测预警工作愈加受到重视。自1928年Reed和Forst共同提出Reed2Forst模型,1929年Soper用差分方程提出一种麻疹流行的确定模型以来,越来越多的研究者开始关注人群疾病的预测研究,数学模型在疾病预测中的应用为疾病控制提供了一个

【参考文献】

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