基于ARIMA-GRNN组合模型预测我国甲肝发病率

发布时间：2018-02-27 04:24

  本文关键词： 模型 统计学 肝炎 甲型 发病率 预测　出处：《中华疾病控制杂志》2016年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：目的探讨ARIMA-GRNN组合模型在甲肝发病序列预测中的应用,并比较其与ARIMA模型和BPNN模型的预测效果。方法通过收集2004年1月~2014年12月我国甲肝发病序列资料,用SPSS 13.0建立ARIMA模型,用Matlab 8.0建立BPNN模型和ARIMA-GRNN组合模型,并用2014年数据对模型的预测效果进行评价。结果针对我国甲肝发病序列建立的三种预测模型拟合的平均相对误差的值依次为:ARIMA模型(7.29785)BPNN模型(5.86 174)ARIMA-GRNN组合模型(4.91 063);预测的2014年甲肝发病序列的平均相对误差的值依次为:ARIMA模型(6.44 067)BPNN模型(5.74 400)ARIMA-GRNN组合模型(4.86 292)。平均误差率,均方误差和平均绝对误差的值也显示ARIMA-GRNN组合模型的拟合及预测误差最小。结论 ARIMA-GRNN组合模型的拟合及预测效果优于ARIMA模型和BPNN模型。
[Abstract]:Objective To explore the application of the model of the model of the incidence of hepatitis A in the incidence of hepatitis A from January 2004 to December 2014 , and to evaluate the predictive effect of the model by using SPSS 13.0 . The results are as follows : The value of the average relative error of the three predictive models established in our country ' s hepatitis A disease sequence is as follows : The value of the average relative error of the three models established in our country ' s hepatitis A disease sequence is as follows : The value of the average relative error of the incidence sequence of the hepatitis A in 2014 is as follows : The average relative error of the model ( 6.44 067 ) BPNN model ( 5.74 400 ) and the combined model of GRNN ( 4.86 292 ) . The average error rate , mean square error and mean absolute error value also show that the fitting and prediction error of the combination model is the least .

【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;
【基金】：河北省卫生厅医学科学研究重点项目(20130055)
【分类号】：R512.61

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本文编号：1541105