基于BP神经网络的病毒性肝炎发病率预测

作者：徐香; 朱家明^*

来源：牡丹江师范学院学报(自然科学版), 2023, (02): 18-21.

DOI：10.13815/j.cnki.jmtc(ns).2023.02.009

• 病毒性肝炎
• 发病率
• BP神经网络
• 预测

构建BP神经网络模型，对我国病毒性肝炎发病趋势进行预测.收集1990-2019年全国病毒性肝炎发病率的数据，分别构建ARIMA模型、支持向量回归、BP神经网络、ARIMA-SVR、ARIMA-BPANN模型，对病毒性肝炎发病率进行预测.实验结果表明，BP神经网络模型预测的效果最佳，得到测试集的拟合值和真实值的RMSE（平均残差平方和的平方根）和MAPE（平均绝对百分误差）分别只有0.427 3和0.385 8，远小于其他预测模型.

• 单位
  数学学院; 安徽财经大学