ARIMA时间序列和BP神经网络在传染病预测中的比较

被引：14

作者：

董选军 ^{[1
]}

贾伟娜 ^{[2
]}

机构：

[1] 宁波市镇海区疾病预防控制中心

[2] 宁波大学

来源：

现代实用医学 | 2010年 / 22卷 / 02期

关键词：

伤寒; 副伤寒; 自回归滑动平均时间序列模型; 神经网络; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

R181.2 [流行病学研究方法];

学科分类号：

100401 ;

摘要：

目的比较自回归滑动平均时间序列模型和神经网络对传染病的预测效率。方法根据1985—2004年伤寒、副伤寒按季度发病率数据资料,利用dps7.55软件中的ARIMA时间序列、神经网络建立预测模型,用2005—2007年的伤寒、副伤寒季度发病率对二种预测模型进行检验,从而比较二种模型的优劣。结果用ARIMA时间序列分析得到拟合度为50.15%,验证模型的残差平方和为5154.38;用神经网络分析得到拟合度为73.12%,验证模型的残差平方和为3559.24。结论神经网络模型更为适用于预测宁波市镇海区伤寒、副伤寒发病趋势。

引用

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