發(fā)布時間：2017-08-16 20:28

  本文關(guān)鍵詞：SARIMA模型與SARIMA-GRNN組合模型在預(yù)測廣東省登革熱疫情中的應(yīng)用

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【摘要】：目的應(yīng)用季節(jié)性差分自回歸滑動平均(SARIMA)模型以及與廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型(SARIMAGRNN)預(yù)測廣東省登革熱的月發(fā)病數(shù),比較其預(yù)測效果,為登革熱的預(yù)測預(yù)警和防控提供科學(xué)依據(jù)。方法該研究使用廣東省2004年1月至2012年12月登革熱的逐月發(fā)病資料,分別構(gòu)建兩種模型,并使用2013年1月至12月的數(shù)據(jù)對模型進行預(yù)測驗證。結(jié)果登革熱疫情呈現(xiàn)明顯的周期性和季節(jié)性,周期為1年,8~10月份為高發(fā)期,在爆發(fā)年份發(fā)病人數(shù)急劇增多。SARIMA(1,1,3)(1,1,0)12模型為SARIMA預(yù)測部分的最優(yōu)模型;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)光滑因子為0.04。兩種模型對2013年疫情預(yù)測的均方根誤差(RMSE)為SARIMA(105.76)SARIMA-GRNN(92.77),平均絕對百分比誤差(MAPE)為SARIMA(2.78)SARIMA-GRNN(2.15),平均絕對誤差(MAE)為SARIMA(64.75)GRNN-ARIMA(58),模型的決定系數(shù)(R2)為SARIMA(0.92)SARIMA-GRNN(0.95)。結(jié)論兩種方法均有較佳的預(yù)測效果。在SARIMA模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合GRNN模型可進一步提高預(yù)測精度。
【作者單位】： 南方醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院生物統(tǒng)計學(xué)系;
【關(guān)鍵詞】： 自回歸滑動平均模型 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 登革熱 預(yù)測
【基金】：廣東省科技計劃項目(2013B021800041) 國家自然科學(xué)基金項目(81573249) 廣東省自然科學(xué)基金(2016A030313530)
【分類號】：R512.8;R181.3
【正文快照】： 登革熱是由登革熱病毒引起的一種急性傳染病,主要通過伊蚊叮咬傳播。其傳播迅猛、發(fā)病率高。近年,隨著旅游業(yè)發(fā)展迅速、全球氣候變暖,登革熱疫情日益嚴(yán)重,已成為世界性的嚴(yán)重公共衛(wèi)生問題。據(jù)世界衛(wèi)生組織估計,全球每年約有5千萬至1億人感染登革熱。我國廣東地區(qū)具有典型的亞，

本文編號：685390