四种模型在我国梅毒发病率预测中的应用

• 作者: 刘晓坤 李向文 柴峰 王永斌 袁聚祥 马殿梅
• 来源期刊: 中国艾滋病性病
• 学科: 医学
• 关键词: 指数平滑法 ARIMA模型 BP神经网络模型 ARIMA-BPNN组合模型 梅毒发病率 预测
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 189-193
• 页数: 5页
• 分类号: R759.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13419/j.cnki.aids.2016.03.13

摘要

目的 对指数平滑法、ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型,在我国梅毒发病率预测中的效果进行比较,探讨优化模型,为我国梅毒的监测和防制工作提供预警和参考依据.方法 收集2004年1月至2012年12月我国梅毒月发病率资料,用Eviews 8.0、Spss 20.0和Matlab 8.2拟合指数平滑法、ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型进行预测,并用2013年的数据对模型的预测效果进行验证.结果 指数平滑法、ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型的平均相对误差(MRE)分别为8.0625、4.0550、1.3508、1.3217;平均误差率(MER)分别为3.0215、1.5197、0.5062、0.4953;均方误差(MSE)分别为0.0613、0.0167、0.0021、0.0020;均方根误差(RMSE)分别为0.2475、0.1294、0.0457、0.0447;平均绝对误差(MAE)分别为0.1958、0.1092、0.0350、0.0342.结论 ARIMA-BPNN组合模型的拟合和预测效果均优于其他三种单一模型,是一种短期内预测精度较高的预测模型,预测效果可靠.