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采用灰色-广义回归神经网络组合模型预测我国尘肺病发病人数的方法探讨

发布时间:2017-09-21 20:10

  本文关键词:采用灰色-广义回归神经网络组合模型预测我国尘肺病发病人数的方法探讨


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【摘要】:[目的]探讨灰色-广义回归神经网络组合模型[GM(1,1)-GRNN]在我国尘肺病发病人数预测中的应用,并比较其与灰色模型(GM)和反向传播网络(BPNN)模型的预测效果。[方法]收集2003—2012年我国尘肺病发病资料,用SAS9.3建立GM(1,1)模型,用Matlab 8.0建立BPNN模型和GM(1,1)-GRNN组合模型,并用2013年的数据评价模型的预测效果。[结果]GM(1,1)模型拟合及预测的平均相对误差(MRE),平均误差率(MER),均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)分别为12.041%,0.122,4 999 319.100,1 781.100和20.033%,0.200,2 151 104.000,4 638.000;BPNN模型拟合及预测的MRE,MER,MSE和MAE分别为9.891%,0.124,3 615 099.600,1 802.000和6.932%,0.069,2 576 025.000,1 605.000;GM(1,1)-GRNN组合模型拟合及预测的MRD,MER,MSE和MAE分别为6.490%,0.069,1 900 198.400,1 001.200和3.939%,0.039,831 744.000,912.000。GM(1,1)-GRNN组合模型预测的2014—2015年我国尘肺病的发病人数分别为23 768和23 434。[结论]GM(1,1)-GRNN组合模型的拟合及预测效果优于GM(1,1)模型和BPNN模型。
【作者单位】: 华北理工大学公共卫生学院医学统计与流行病学系;
【关键词】灰色-广义回归神经网络组合模型 统计学 尘肺病 发病人数 预测
【基金】:河北省重点职业病防治技术研究项目(编号:13277709D) 河北省卫生厅医学科学研究重点项目(编号:20130055)
【分类号】:R135.2
【正文快照】: 尘肺病是我国职业病中对工人健康危害极为严重的一类疾病[1]。因此,建立一种精度和准确性较高的预测模型,对于尘肺病防治政策的制定具有重要的现实意义。目前用于预测尘肺病发病的方法主要是季节性自回归滑动平均混合模型(autoregressiveintegrated moving average model,ARIM

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本文编号:896612

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