Elman神经网络与ARIMA模型对流感发病率预测效果的比较

• 作者: 刘晓田 孙锦峰 尤爱国 王重建 王高帅 耿云亮 郭奕瑞 高飞飞
• 来源期刊: 郑州大学学报（医学版）
• 学科: 医学
• 关键词: Elman神经网络 时间序列分析 流感 发病率 预测模型
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 584-587
• 页数: 4页
• 分类号: R-33
• 字数: 3268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6825.2013.05.003

摘要

目的：比较Elman神经网络模型与自回归移动平均（ ARIMA）模型对流感发病率预测的效果。方法：选取河南省2006年1月至2010年12月的流感疫情资料作为训练集，2011年1月至12月的流感疫情资料作为检验集，前者用于Elman神经网络模型和最优ARIMA模型的建立，后者用于两种模型的预测效能的检验与评价。结果：在最优ARIMA（1，0，0）模型和最优Elman神经网络预测模型下，检验集预测值的平均误差绝对值、平均误差绝对率和非线性相关系数分别为0．133、0．238、0．708和0．152、0．271、0．725。结论：Elman神经网络模型具有与ARIMA模型相近的预测效能，在流感发病率预测中有较好的应用价值。