中国手足口病发病率ARIMA、RBF及ARIMA-RBF组合模型拟合及预测效果比较

发布时间：2018-04-10 11:28

  本文选题：手足口病 + 发病率　； 参考：《中国公共卫生》2017年05期

【摘要】：目的比较求和自回归滑动平均混合模型(ARIMA)、径向基函数神经网络模型(RBF)和ARIMA-RBF组合模型对中国手足口病月发病率的拟合及预测效果,探讨预测手足口病发病率的优化模型。方法收集2008年1月—2014年12月中国手足口病月发病率资料,基于2008年1月—2014年6月的78个数据分别建立ARIMA模型、RBF模型和ARIMA-RBF组合模型,采用2014年7—12月的6个数据进行外回代验证模型的外推预测效果,评价指标包括相对误差(RE)、平均相对误差(MRE)、均方误差(MSE),均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)。结果 ARIMA模型拟合和预测的MRE、MSE、RMSE、MAE分别为14.006、4.689、2.165、0.916和13.565、4.416、2.101、0.577,RBF模型分别为9.031、1.559、1.249、0.508和8.964、1.504、1.226、0.503,ARIMA-RBF组合模型分别为6.397、1.357、1.165、0.416和6.655、1.485、1.218、0.433,ARIMA-RBF组合模型的拟合及预测曲线与原始值最接近。结论 ARIMA-RBF组合模型拟合及预测效果均优于ARIMA模型和RBF模型。
[Abstract]:Objective to compare the fitting and forecasting effects of the combined models of autoregressive moving average (ARIMA), radial basis function neural network (RBF) and ARIMA-RBF on the incidence of hand, foot and mouth disease (HFMD) in China, and to explore the optimal model for predicting HFMD incidence in China.Methods the monthly morbidity data of HFMD in China from January 2008 to December 2014 were collected. The ARIMA model and ARIMA-RBF combination model were established based on 78 data from January 2008 to June 2014.The extrapolation prediction results of 6 data from July to December 2014 were used to verify the extrapolation effect of the model. The evaluation indexes included relative error, mean relative error, mean square error, mean square error, root mean square error and mean absolute error.Conclusion the fitting and prediction effect of ARIMA-RBF combined model is better than that of ARIMA model and RBF model.
【作者单位】： 华北理工大学公共卫生学院;
【基金】：河北省卫生厅医学科学研究重点课题(20130055)
【分类号】：R181.3;R512.5
，

本文编号：1731008