基于ARIMA-GRNN组合模型预测我国甲肝发病率

作者：王永斌; 李向文; 柴峰; 袁聚祥; 尹素凤; 武建辉

来源：中华疾病控制杂志, 2016, 20(07): 734-746.

DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2016.07.022

• 模型,统计学
• 肝炎,甲型
• 发病率
• 预测

目的探讨ARIMA-GRNN组合模型在甲肝发病序列预测中的应用,并比较其与ARIMA模型和BPNN模型的预测效果。方法通过收集2004年1月2014年12月我国甲肝发病序列资料,用SPSS 13.0建立ARIMA模型,用Matlab 8.0建立BPNN模型和ARIMA-GRNN组合模型,并用2014年数据对模型的预测效果进行评价。结果针对我国甲肝发病序列建立的三种预测模型拟合的平均相对误差的值依次为:ARIMA模型(7.29785)<BPNN模型(5.86 174)<ARIMA-GRNN组合模型(4.91 063);预测的2014年甲肝发病序列的平均相对误差的值依次为:ARIMA模型(6.44 067)<BPNN模型(5.74 400)<ARIMA-GRNN组合模型(4.86 292)。平均误差率,均方误差和平均绝对误差的值也显示ARIMA-GRNN组合模型的拟合及预测误差最小。结论 ARIMA-GRNN组合模型的拟合及预测效果优于ARIMA模型和BPNN模型。

• 单位
  华北理工大学; 公共卫生学院