本文關(guān)鍵詞：ARIMA-MLP與ARIMA-RBF模型在流行性腮腺炎發(fā)病預(yù)測中的應(yīng)用

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【摘要】：目的探索流行性腮腺炎月發(fā)病數(shù)的最佳預(yù)測模型,為流腮發(fā)病的預(yù)測和預(yù)警提供理論依據(jù)。方法使用SPSS18.0軟件,分別采用單純自回歸移動平均模型(ARIMA模型)、自回歸移動平均-多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ARIMA-MLP組合模型)及自回歸移動平均-徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ARIMA-RBF組合模型)對陜西省2009—2014年流腮月發(fā)病數(shù)進行擬合,找出最佳預(yù)測模型。結(jié)果單純ARIMA模型擬合優(yōu)度R~2值為0.831,平均絕對誤差(MAE)值為267.49;ARIMA-MLP組合模型的R~2值為0.881,MAE值為208.01;ARIMA-RBF組合模型的R~2值為0.898,MAE值為205.82。結(jié)論 ARIMARBF組合模型對陜西省流腮月發(fā)病數(shù)預(yù)測效果最佳,可以為流腮發(fā)病的預(yù)測、預(yù)警提供理論依據(jù)。
【作者單位】： 陜西省疾病預(yù)防控制中心;
【關(guān)鍵詞】： 流行性腮腺炎 自回歸移動平均模型 多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
【分類號】：R512.1
【正文快照】： 在疾病控制實際工作中,疾病的發(fā)病與流行趨勢分析是極其重要的一環(huán),科學(xué)而準確的分析能對衛(wèi)生行政部門制定疾病預(yù)防與控制策略產(chǎn)生舉足輕重的影響[1]。流行性腮腺炎(以下簡稱“流腮”)是由腮腺炎病毒引起的急性呼吸道傳染病,多發(fā)于兒童和青少年,臨床表現(xiàn)以腮腺非化膿性腫脹、

【相似文獻】

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本文編號：891117