基于SARIMA-ERNN组合模型预测我国艾滋病流行趋势

作者：黄一鸣; 王永斌; 王镇德; 阎聪侠; 潘晶晶; 张生奎; 许春杰; 李小明; 朱莹; 武建辉; 袁聚祥^*

来源：中国艾滋病性病, 2018, 24(09): 881-886.

DOI：10.13419/j.cnki.aids.2018.09.06

• 模型
• 统计学
• 艾滋病
• 发病时间序列
• 预测

目的探讨季节性自回归滑动平均混合模型-Elman神经网络模型组合模型(SARIMA-ERNN),在我国艾滋病流行趋势预测中的应用,并比较其与季节性自回归滑动平均混合模型(SARIMA)和反向传播神经网络模型(BPNN)的预测效果。方法收集2004年1月至2015年12月我国艾滋病报告例数资料,用SPSS 13.0建立SARIMA模型,用Matlab 8.1建立BPNN模型和SARIMA-ERNN组合模型,并利用2016年1月至2016年12月的数据对模型的预测效果进行评价。结果 SARIMA模型拟合及预测的相对误差(RE)、平均相对误差(MRE)、平均误差率(MER)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为10.943 7、0.002 6、0.050 4、0.039 7和7.564 5、0.001 2、0.034 6、0.026 1;BPNN模型拟合及预测的MRE、MSE、RMSE和MAE分别为6.7944、0.000 6、0.024 5、0.020 6和6.150 6、0.000 5、0.022 4、0.020 1;SARIMA-ERNN组合模型拟合及预测的MRE、MSE、RMSE和MAE分别为4.833 1、0.000 4、0.020 0、0.016 2和4.868 6、0.000 4、0.020 0、0.016 0。结论 SARIMA-ERNN组合模型的拟合及预测效果优于SARIMA模型和BPNN模型。

• 单位
  公共卫生学院; 华北理工大学