LSTM和GRU神经网络对甘肃省狂犬疫苗接种量的预测效果比较

作者：梁雪枫; 刘舒瑜; 那金; 焦永卓; 邓琳; 张晓曙^*

来源：实用预防医学, 2023, 30(12): 1453-1456.

• 狂犬疫苗接种量
• 预测
• 长短时记忆循环神经网络
• 门控循环单元

目的 应用长短时记忆循环神经网络(long short-term memory, LSTM)和门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)对甘肃省狂犬疫苗接种量进行分析和预测。方法 对2020年1月1日—2021年12月31日甘肃省狂犬疫苗日接种量分别进行LSTM和GRU神经网络建模拟合，以2022年1月1日—8月30日的日接种量数据进行检验并比较两模型的预测效果。结果 2020年1月1日—2022年8月30日甘肃省累计接种狂犬疫苗893 123剂次，LSTM和GRU神经网络预测2022年1月1日—8月30日狂犬疫苗接种量的均方根误差(root mean squared error, RMSE)分别为86.06和102.63,平均绝对误差(mean absoluteerror, MAE)分别为73.62和83.11,提示LSTM神经网络的预测精度优于GRU,预测结果和实际接种量基本一致。结论 通过对甘肃省狂犬疫苗接种量的准确预测，可为狂犬疫苗生产和物流企业提供精准的规划，提高疫苗流通效率，降低疫苗生产及存储过量和不足风险。

• 单位
  甘肃省疾病预防控制中心