ARIMA 模型和 BP 神经网络模型在我国乙型肝炎发病预测中的应用

• 作者: 张熳 彭海燕 戎毅 王小莉 管芳 陈远方
• 来源期刊: 江苏预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: 乙型肝炎 发病率 求和自回归移动平均模型 BP 神经网络模型 预测
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 论 著
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: R181.2
• 字数: 2768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13668/j.issn.1006-9070.2015.03.008

摘要

目的：探讨适合全国乙肝发病率的预测模型，为乙肝预测预警系统提供参考。方法应用2004－2012年全国乙肝月发病率数据，分别建立 ARIMA 模型和 BP 神经网络模型，利用建立的模型预测2013年1－12月乙肝发病率，采用实际发病率验证与比较两种模型的预测效果，评价指标为平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差率（MER）和非线性相关系数（RNL）。结果全国2004－2013年乙肝月发病率在2.79／10万～9.44／10万间波动，序列具有明显的长期趋势。建立的乘积 ARIMA（0，1，1）（0，1，1）12模型预测的 MAE、MER、RNL 分别为0.445、0.065、0.909，BP 神经网络模型分别为0.635、0.093、0.872。ARIMA 模型预测的平均绝对误差和平均绝对误差率要低于 BP 神经网络模型（△MAE＝0.190，△MER＝0.028），非线性相关系数要高于BP 神经网络模型（△RNL＝0.037）。结论 ARIMA 模型和BP 神经网络模型均适用于我国乙肝发病率的预测，且前者的预测效能和非线性拟合能力略优于后者。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戎毅		29	242	9.0	15.0
2	彭海燕		6	80	4.0	6.0
3	陈远方		9	31	3.0	5.0
4	张熳		8	78	4.0	8.0
5	王小莉		8	112	5.0	8.0
6	管芳		5	88	3.0	5.0