中国流行性腮腺炎发病率模型拟合及预测效果比较

• 作者: 刘天 吴杨 姚梦雷 童叶青 陈琦 陈红缨 黄继贵
• 来源期刊: 中国全科医学
• 关键词: 流行性腮腺炎 SARIMA 指数平滑模型 GRNN 组合模型 预测
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 指南·临床研究前沿
• 页码范围: 1338-1343
• 页数: 6页
• 分类号: R512.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2019.00.562

摘要

背景 流行性腮腺炎(流腮)是中国极为严重的疾病.充分认识中国流腮的规律性并构建模型预测,对其预防和控制有重要意义.目的 评价季节性自回归移动平均模型(SARIMA)、指数平滑模型、SARIMA-广义回归神经网络(GRNN)组合模型和指数平滑-GRNN组合模型在流腮发病率拟合及预测中的应用效果.方法 利用全国2004年1月—2016年6月的流腮逐月发病率数据拟合、训练模型,建立SARIMA、指数平滑模型、SARIMA-GRNN组合模型和指数平滑-GRNN组合模型.预测2016年7—12月流腮的逐月发病率并与实际值比较,采用平均绝对误差百分比(MAPE)、平均误差率(MER)、均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)评价模型拟合及预测效果.结果 SARIMA(0,0,2)(0,1,1)12为最优SARIMA模型;Holt-Winters相乘模型为最优指数平滑模型,SARIMA-GRNN组合模型和指数平滑-GRNN组合模型的SPREAD最优参数分别为0.026、0.031.SARIMA模型、指数平滑模型、SARIMA-GRNN组合模型和指数平滑-GRNN组合模型拟合的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为15.350％、14.976％、0.336、0.286,14.346％、14.249％、0.326、0.272,7.390％、6.320％、0.034、0.123,6.952％、5.776％、0.028、0.113.SARIMA模型、指数平滑模型、SARIMA-GRNN组合模型和指数平滑-GRNN组合模型预测的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为11.998％、12.260％、0.022、0.138,39.582％、38.462％、0.199、0.432,8.892％、9.677％、0.020、0.109,8.872％、9.672％、0.021、0.109.结论 指数平滑-GRNN组合模型为最优模型,拟合及预测效果最好,用于全国流腮发病率预测精度高;SARIMA-GRNN组合模型次之;SARIMA模型拟合及预测效果一般;指数平滑模型拟合效果较好,但预测效果较差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童叶青		34	215	9.0	14.0
2	吴杨		43	200	8.0	13.0
3	陈红缨		24	165	7.0	12.0
4	陈琦		11	91	4.0	9.0
5	黄继贵		21	70	6.0	8.0
6	刘天		9	18	2.0	4.0
7	姚梦雷		15	61	6.0	7.0