目的比较差分自回归移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型、Elman神经网络及其组合（ARIMA-Elman）模型对北京市肺结核发病趋势的预测效果,探讨最佳预测模型。方法以2010—2017年北京市肺结核月报告发病例数为数据基础,分别采用ARIMA模型、Elman神经网络及ARIMA-Elman组合模型,预测2018年12个月肺结核报告发病例数,以2018年的实际月报告发病例数验证3种模型的预测效果,评价指标使用平均绝对误差和平均绝对百分误差。结果ARIMA模型、Elman神经网络和ARIMA-Elman组合模型对北京市肺结核月发病例数的预测相对误差多在±10%以内,分别为8个、8个和9个;此外,ARIMA模型预测结果相对误差在±10%～±20%的有3个,超过±20%的有1个;Elman神经网络预测结果相对误差在±10%～±20%的有2个,超过±20%的有2个;ARIMA-Elman组合模型预测结果相对误差在±10%～±20%的有3个。ARIMA模型、Elman神经网络及ARIMA-Elman组合模型的平均绝对误差分别为44.7（536/12）、47.8（574/12）和43.8（526/12）,3种模型的平均绝对百分误差分别为8.7%（1.039/12×100%）、8.2%（0.99/12×100%）和7.9%（0.953/12×100%）,ARIMA-Elman组合模型的2个预测评价指标均小于单-ARIMA模型和Elman神经网络。结论ARIMA-Elman组合模型预测精度更高,对北京地区肺结核发病情况有更加理想的预测效果。
类型: 期刊论文
作者: 闫银锁,孙闪华,李亚敏,李艳圆,赵鑫,陶荔莹,高志东
关键词: 模型,理论,结核,预测,对比研究
来源: 中国防痨杂志 2019年06期
年度: 2019
分类: 医药卫生科技
专业: 预防医学与卫生学,感染性疾病及传染病,呼吸系统疾病
单位: 北京结核病控制研究所防控科
基金: 首都卫生发展科研专项(2018-2-3021)
分类号: R521;R181.8
页码: 669-675
总页数: 7
文件大小: 838K
本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/0364c056bf7881f90aa8c0f1.html