GRNN组合模型在猩红热月发病率中的预测效果比较

发布时间：2016-12-27 10:46

本文关键词：单纯ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型在猩红热月发病率中的预测效果比较，由笔耕文化传播整理发布。

《安徽医科大学》 2011年

单纯ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型在猩红热月发病率中的预测效果比较

朱玉

【摘要】：摘要目的整理某市1985年~2008年猩红热月发病率资料,探讨单纯求和自回归滑动平均(ARIMA)模型和求和自回归滑动平均模型与广义回归神经网络(ARIMA-GRNN)组合模型在1985年~2008年猩红热月发病率的拟合与预测研究中的应用。方法收集1985年~2008年猩红热月发病率和1985年~2006年每月气象因素资料。用秩相关对猩红热月发病率与气象因素间进行单因素分析。对1985年~2008年猩红热月发病率资料进行统计分析,选取合适时间段资料用于模型的拟合。先对资料建立ARIMA模型,然后将猩红热月发病率的ARIMA模型拟合值作为GRNN网络的输入,猩红热月发病率的实际值作为网络的输出来训练网络。最后比较单纯ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型的效果。结果猩红热月发病率可能与平均气温、平均相对湿度和最低气温有统计学关联。由于时间序列分析具有以时间变量综合代替各影响因素的优点,不需要知道影响结局变量的相关因素,所以在后期建模时没有考虑气象因素对猩红热发病率的影响。1985年~2008年猩红热月发病率资料经过初步分析,最后选取1990年~2008年猩红热月发病率为建模数据。经Cox-Stuarts趋势检验,提示1990年~2008年猩红热月发病率没有上升或者下降的趋势,同时白噪声检验也提示1990年~2008年猩红热月发病率不是白噪声序列而是蕴含一定量的信息。SPSS19.0提供的Expert Modeler建模器提示ARIMA(0 , 0 , 2)×(1 , 0 , 1)12模型为最优模型,模型表达式为(1 - 0.974 B~(12))X_t= 0.15 +(1 + 0.366 B + 0.363 B~2 )(1 - 0.863B~(12) )ε_t。该模型残差通过白噪声检验,Box-Ljung Q统计量为15.857(P=0.322)。光滑因子从0.001开始取值,每次增加一个单位量0.001到0.02,分别对待估点进行预测,计算待估点预测值与实际值误差序列的误差均方根(RMSE)值,最后光滑因子确定为0.007,此时待估点的RMSE值达到最小为0.04356。单纯ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型的平均误差率(MER)分别为35.5%、31.2%;决定系数(R~2)分别为0.703、0.761。结论单纯ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型均可以用于1990年~2008年猩红热月发病率的拟合与预测的研究中,而ARIMA-GRNN组合模型的效果要优于单纯ARIMA模型。

【关键词】：
【学位授予单位】：安徽医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：R181.3
【目录】：

英文缩略词表6-7

中文摘要7-9

英文摘要9-11

前言11-13

资料与方法13-25

资料13

方法13-25

求和自回归滑动平均模型13-20

模型的介绍13-14

模型的识别14-17

模型的参数估计17-18

模型的诊断18-19

模型的应用19-20

广义回归神经网络20-24

输入输出数据的选择22-23

输入输出数据的预处理23-24

学习样本的选择24

ARIMA-GRNN 组合模型24

统计分析24-25

结果25-47

猩红热发病特征25-35

时间分布25-28

猩红热月发病率与各气象因素的相关性分析28-34

猩红热月发病率趋势检验34-35

求和自回归滑动平均模型的建立35-41

模型的识别35-37

白噪声检验35-36

自相关函数与偏自相关函数36-37

模型的阶数的确定37

模型的参数估计37-38

模型的诊断38-40

模型的应用40-41

ARIMA-GRNN 组合模型的建立41-46

学习样本的选择41

数据的处理41

网络的建立与训练41-44

网络的应用44-45

网络的建立与训练的Matlab 程序45-46

模型精度的评价46-47

讨论47-49

结论49-50

参考文献50-53

附录53-55

附录1 个人简历53-54

附录2 研究生期间参与论文撰写情况54-55

致谢55-56

综述56-73

参考文献70-73

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