發(fā)布時(shí)間：2017-09-21 20:10

  本文關(guān)鍵詞：采用灰色-廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型預(yù)測(cè)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型[GM(1,1)-GRNN]在我國塵肺病發(fā)病人數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,并比較其與灰色模型(GM)和反向傳播網(wǎng)絡(luò)(BPNN)模型的預(yù)測(cè)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(jù)評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)效果。[結(jié)果]GM(1,1)模型擬合及預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差(MRE),平均誤差率(MER),均方誤差(MSE)和平均絕對(duì)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(yù)測(cè)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(yù)測(cè)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(yù)測(cè)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(jié)論]GM(1,1)-GRNN組合模型的擬合及預(yù)測(cè)效果優(yōu)于GM(1,1)模型和BPNN模型。
【作者單位】： 華北理工大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與流行病學(xué)系;
【關(guān)鍵詞】： 灰色-廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型 統(tǒng)計(jì)學(xué) 塵肺病 發(fā)病人數(shù) 預(yù)測(cè)
【基金】：河北省重點(diǎn)職業(yè)病防治技術(shù)研究項(xiàng)目(編號(hào):13277709D) 河北省衛(wèi)生廳醫(yī)學(xué)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(編號(hào):20130055)
【分類號(hào)】：R135.2
【正文快照】： 塵肺病是我國職業(yè)病中對(duì)工人健康危害極為嚴(yán)重的一類疾病[1]。因此,建立一種精度和準(zhǔn)確性較高的預(yù)測(cè)模型,對(duì)于塵肺病防治政策的制定具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前用于預(yù)測(cè)塵肺病發(fā)病的方法主要是季節(jié)性自回歸滑動(dòng)平均混合模型(autoregressiveintegrated moving average model,ARIM

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：896612