本文關(guān)鍵詞：ARIMA模型與GRNN模型對肺結(jié)核發(fā)病率預測的對比研究

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【摘要】：目的比較自回歸移動平均(ARIMA)模型與廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)模型對于肺結(jié)核發(fā)病率的預測性能。方法根據(jù)我國2004年1月至2012年12月的肺結(jié)核逐月發(fā)病率數(shù)據(jù)資料,應(yīng)用Eviews 7.0.0.1建立ARIMA模型,應(yīng)用Matlab 7.1的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立GRNN模型;選取2013年肺結(jié)核逐月發(fā)病率數(shù)據(jù)對兩種預測模型進行檢驗,比較預測結(jié)果。結(jié)果 ARIMA模型和GRNN模型的Theil不等系數(shù)(TIC)分別是0.034和0.059,說明ARIMA模型對我國2013年肺結(jié)核逐月發(fā)病率的擬合程度優(yōu)于GRNN模型,ARIMA模型相對誤差絕對值僅為GRNN模型的57.19%。結(jié)論 ARIMA預測模型更適合用于我國肺結(jié)核發(fā)病率的預測;建議嘗試組合模型預測肺結(jié)核發(fā)病率。
【作者單位】： 第二軍醫(yī)大學海軍醫(yī)學系航海特殊損傷防護教研室;成都軍區(qū)總醫(yī)院藥劑科;第二軍醫(yī)大學基礎(chǔ)部數(shù)理教研室;第二軍醫(yī)大學訓練部信息化辦公室;解放軍309醫(yī)院全軍結(jié)核病研究所;
【關(guān)鍵詞】： 回歸移動平均模型 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 肺結(jié)核 預測
【基金】：中國博士后科學基金(2013M542491)~~
【分類號】：R521
【正文快照】： 在人們?nèi)找媸艿叫屡f傳染病雙重威脅的今天,傳染病預測預警工作愈加受到重視。自1928年Reed和Forst共同提出Reed2Forst模型,1929年Soper用差分方程提出一種麻疹流行的確定模型以來,越來越多的研究者開始關(guān)注人群疾病的預測研究,數(shù)學模型在疾病預測中的應(yīng)用為疾病控制提供了一個

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本文編號：1010521