LSTM和Prophet模型在肺结核发病数预测中的应用

• 作者: 张钰嘉 李顺勇
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 肺结核 发病数 LSTM模型 Prophet模型 预测性能
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 应用数学与信息科学
• 页码范围: 173-178
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9+
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-3918.2020.02.001

摘要

为预测肺结核发病数,建立了两种能够较为精确描述以及预测肺结核发病数的模型.根据中国疾控中心提供的2007年7月至2019年6月肺结核发病数的数据,运用LSTM模型和Prophet模型对中国肺结核发病数进行预测,并将该两种模型的预测性能与ARIMA、GM(1,1)模型进行对比.结果表明,Prophet模型预测性能最佳,其MAE值与RMSE值分别为5124.33、5905.32,LSTM模型预测性能次之,ARIMA模型预测性能最差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李顺勇	山西大学数学科学学院	40	65	4.0	7.0
2	张钰嘉	山西大学数学科学学院	5	0	0.0	0.0