本文關鍵詞：采用灰色-廣義回歸神經網絡組合模型預測我國塵肺病發(fā)病人數(shù)的方法探討

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【摘要】：[目的]探討灰色-廣義回歸神經網絡組合模型[GM(1,1)-GRNN]在我國塵肺病發(fā)病人數(shù)預測中的應用,并比較其與灰色模型(GM)和反向傳播網絡(BPNN)模型的預測效果。[方法]收集2003—2012年我國塵肺病發(fā)病資料,用SAS9.3建立GM(1,1)模型,用Matlab 8.0建立BPNN模型和GM(1,1)-GRNN組合模型,并用2013年的數(shù)據評價模型的預測效果。[結果]GM(1,1)模型擬合及預測的平均相對誤差(MRE),平均誤差率(MER),均方誤差(MSE)和平均絕對誤差(MAE)分別為12.041%,0.122,4 999 319.100,1 781.100和20.033%,0.200,2 151 104.000,4 638.000;BPNN模型擬合及預測的MRE,MER,MSE和MAE分別為9.891%,0.124,3 615 099.600,1 802.000和6.932%,0.069,2 576 025.000,1 605.000;GM(1,1)-GRNN組合模型擬合及預測的MRD,MER,MSE和MAE分別為6.490%,0.069,1 900 198.400,1 001.200和3.939%,0.039,831 744.000,912.000。GM(1,1)-GRNN組合模型預測的2014—2015年我國塵肺病的發(fā)病人數(shù)分別為23 768和23 434。[結論]GM(1,1)-GRNN組合模型的擬合及預測效果優(yōu)于GM(1,1)模型和BPNN模型。
【作者單位】： 華北理工大學公共衛(wèi)生學院醫(yī)學統(tǒng)計與流行病學系;
【關鍵詞】： 灰色-廣義回歸神經網絡組合模型 統(tǒng)計學 塵肺病 發(fā)病人數(shù) 預測
【基金】：河北省重點職業(yè)病防治技術研究項目(編號:13277709D) 河北省衛(wèi)生廳醫(yī)學科學研究重點項目(編號:20130055)
【分類號】：R135.2
【正文快照】： 塵肺病是我國職業(yè)病中對工人健康危害極為嚴重的一類疾病[1]。因此,建立一種精度和準確性較高的預測模型,對于塵肺病防治政策的制定具有重要的現(xiàn)實意義。目前用于預測塵肺病發(fā)病的方法主要是季節(jié)性自回歸滑動平均混合模型(autoregressiveintegrated moving average model,ARIM

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中國博士學位論文全文數(shù)據庫 前1條

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本文編號：896612