三种模型在肺结核发病预测中的应用

被引：25

作者：

张国良

后永春

舒文

朱士玉

聂绍发

许奕华

机构：

[1] 华中科技大学同济医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系

来源：

中国卫生统计 | 2013年 / 04期

关键词：

自回归滑动平均模型; 广义回归神经网络; 径向基函数网络; 肺结核预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

R311 [医用数学]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

1001 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

目的比较求和自回归滑动平均(ARIMA)模型、ARIMA与广义回归神经网络(GRNN-ARIMA)组合模型、径向基函数(RBF)网络模型在肺结核发病预测中的应用,探讨优化模型,为完善结核病预测预警系统提供建议和资料。方法利用1998年1月-2011年6月全国肺结核逐月发病资料构建ARIMA模型,而2011年7-12月数据作为模型测试值;将上述ARIMA模型拟合值作为GRNN模型输入值,各月实际发病率作为输出值,构建GRNN-ARIMA组合模型并预测;将1998年1月-2011年6月数据分段,构建三维输入,一维输出的RBF网络模型并预测。比较三种模型的拟合及预测效果优劣。结果三种模模型拟合肺结核发病情况的均方误差MSE值依次为GRNN-ARIMA(0.0848) 更多还原 AbstractFilter('ChDivSummary', 'ChDivSummaryMore', 'ChDivSummaryReset');

引用

页码：480 / 483

页数：4

共 7 条

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