SARIMA模型与SARIMA-GRNN组合模型在预测广东省登革热疫情中的应用

发布时间：2017-08-16 20:28

  本文关键词：SARIMA模型与SARIMA-GRNN组合模型在预测广东省登革热疫情中的应用

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【摘要】：目的应用季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型以及与广义回归神经网络的组合模型(SARIMAGRNN)预测广东省登革热的月发病数,比较其预测效果,为登革热的预测预警和防控提供科学依据。方法该研究使用广东省2004年1月至2012年12月登革热的逐月发病资料,分别构建两种模型,并使用2013年1月至12月的数据对模型进行预测验证。结果登革热疫情呈现明显的周期性和季节性,周期为1年,8~10月份为高发期,在爆发年份发病人数急剧增多。SARIMA(1,1,3)(1,1,0)12模型为SARIMA预测部分的最优模型;神经网络的最优光滑因子为0.04。两种模型对2013年疫情预测的均方根误差(RMSE)为SARIMA(105.76)SARIMA-GRNN(92.77),平均绝对百分比误差(MAPE)为SARIMA(2.78)SARIMA-GRNN(2.15),平均绝对误差(MAE)为SARIMA(64.75)GRNN-ARIMA(58),模型的决定系数(R2)为SARIMA(0.92)SARIMA-GRNN(0.95)。结论两种方法均有较佳的预测效果。在SARIMA模型的基础上,结合GRNN模型可进一步提高预测精度。
【作者单位】： 南方医科大学公共卫生学院生物统计学系;
【关键词】： 自回归滑动平均模型 广义回归神经网络 登革热 预测
【基金】：广东省科技计划项目(2013B021800041) 国家自然科学基金项目(81573249) 广东省自然科学基金(2016A030313530)
【分类号】：R512.8;R181.3
【正文快照】： 登革热是由登革热病毒引起的一种急性传染病,主要通过伊蚊叮咬传播。其传播迅猛、发病率高。近年,随着旅游业发展迅速、全球气候变暖,登革热疫情日益严重,已成为世界性的严重公共卫生问题。据世界卫生组织估计,全球每年约有5千万至1亿人感染登革热。我国广东地区具有典型的亚，

本文编号：685390