单纯ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型在猩红热发病率中的预测效果比较

被引:15
作者
朱玉 [1 ]
夏结来 [2 ]
王静 [1 ]
机构
[1] 安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系
[2] 第四军医大学公共卫生学院卫生统计学教研室
关键词
猩红热; 自回归滑动平均模型; 广义回归神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
R181.3 [流行病学各论]; R515.1 [猩红热];
学科分类号
100401 ;
摘要
【导读】探讨单纯求和自回归滑动平均(ARIMA)模型和求和自回归滑动平均模型与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在猩红热发病率研究中的应用。该研究对某市2000—2006年猩红热月发病率资料建立ARIMA模型,然后将其拟合值作为GRNN的输入,实际值作为网络的输出训练网络,然后比较两个模型的效果。结果表明,单纯ARIMA模型和组合模型的平均误差率(MER)分别为31.6%、28.7%;决定系数(R2)分别为0.801、0.872。组合模型的效果要优于单纯ARIMA模型,可以用于发病率的拟合与预测。
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