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目的 探讨SARIMA-GRNN组合模型和SARIMA模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用,并对他们的预测效果进行比较。 方法 选取2004—2016年上海市流行性腮腺炎逐月发病率资料,基于2004年1月—2016年6月的数据建立SARIMA模型。利用2004—2015年流行性腮腺炎的SARIMA模型拟合值与实际值、时间因子训练SARIMA-GRNN组合模型,并运用2016年1—6月数据进行验证,筛选模型最优平滑因子(spread)。采用2016年7—12月数据进行回代验证模型的外推预测效果。评价指标包括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)。 结果 SARIMA(0,0,2)(0,1,1)12为最优SARIMA模型。SARIMA-GRNN组合模型spread 值为0.0037。SARIMA模型、SARIMA-GRNN组合模型拟合的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为16.19%、15.18%、0.14、0.25;2.93%、2.28%、0.01、0.04。SARIMA模型、SARIMA-GRNN组合模型预测的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为17.40%、17.26%、0.03、0.16;15.24%、15.50%、0.02、0.14。 结论 SARIMA-GRNN组合模型拟合及预测效果均优于SARIMA模型,但预测精度有待进一步提高。 相似文献
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目的评价BPNN神经网络模型和季节性差分自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)在乙类传染病发病数中的预测效果。方法利用荆州市2005年1月—2017年12月的乙类传染病逐月发病数作为拟合数据,建立BPNN神经网络模型和SARIMA模型,预测2018年1—5月逐月发病数并与实际值比较,采用平均绝对百分比误差(MAPE)、R2、均方误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)评价模型的拟合及预测效果。结果SARIMA模型建立的最优模型为SARIMA[0,1,(12)](1,1,1)12,且残差为白噪声序列。BPNN神经网络模型和SARIMA模型拟合的MAPE、R2、RMSE和MAE依次分别为3.92%,0.92,82.29,61.93;7.16%,0.49,149.93,118.10。BPNN神经网络模型和SARIMA模型预测的MAPE、R2、RMSE和MAE依次分别为11.84%,0.23,180.33,94.76;21.96%,-0.91,633.94,251.19。结论BPNN神经网络模型对荆州市乙类传染病发病数拟合和预测效果均优于SARIMA模型。 相似文献
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目的探讨季节性差分自回归滑动平均(seasonalautoregressiveintegratedmovingaverage,SARIMA)模型与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型在江苏省结核病发病数中的应用,评价两种模型的精确性,为江苏省制定肺结核防控策略提供参考。方法 本研究以江苏省2011—2020年肺结核发病数据分别建立SARIMA模型和BPNN模型,以2021年1月—2022年6月的实际肺结核发病数进行检验,比较两种模型的预测精度和建模效果。结果 SARIMA模型的均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、总体相对误差值以及最小误差率分别为192、128、5.18%、0.05%、1.14%, BPNN模型的RMSE、 MAE、 MAPE、总体相对误差值以及最小误差率分别为301、 246、11.03%、2.79%、1.44%,均高... 相似文献
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目的 探讨GM(1,1)模型、单纯自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型及其组成的2种组合模型在甲肝发病数预测中的应用。方法 利用某省2009年1月-2013年12月的甲肝逐月发病数作为拟合数据,以2014年1-12月的逐月发病数作为预测数据;分别建立GM(1,1)模型、ARIMA模型、GM(1,1)-ARIMA组合模型、变权组合模型,然后根据4个模型的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均误差率(Mean Error Rate,MER) 、均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)评价模型的效果。结果 GM(1,1)模型、ARIMA模型、GM(1,1)-ARIMA组合模型和变权组合模型的拟合、预测的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为20.01%,18.35%,115.98,10.96和28.79%,31.84%,32.96,8.01;21.35%,19.52%,120.75,11.66和32.41%,35.65%,36.18,8.97;17.20%,15.69%,88.07,9.07和31.17%,34.17%,34.57,8.60;18.82%,16.99%,107.82,10.15和19.19%,18.67%,20.74,4.70。结论 组合模型拟合及预测效果优于单一模型;变权组合模型为最优预测模型。 相似文献
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目的 两模型对甲肝月发病率数据进行拟合预测,比较最优模型。 方法 通过软件实现ARIMA模型和Elman神经网络对甲肝发病率进行拟合,并对2017年月发病率进行仿真。 结果 两模型拟合预测效果较好,ARIMA模型平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root-mean-square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别为0.013、0.002 9、9.29;Elman神经网络MAE、RMSE、MAPE分别为0.012、0.000 22、8.695。Elman神经网络预测结果优于ARIMA模型。 结论 两模型均能够拟合预测甲肝月发病率,Elman神经网络拟合预测效果更好。 相似文献
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《中国预防医学杂志》2021,(3)
目的为了解重庆市2009—2015年细菌性痢疾的流行特征,提高细菌性痢疾发病预测的准确率,比较经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)-Elman组合预测模型、Elman神经网络和季节自回归滑动平均模型(seasonal autoregressiove integrated moving average, SARIMA)模型在细菌性痢疾发病率预测的应用效果。方法整理分析2009—2014年重庆市细菌性痢疾报告病例流行特征。采用EMD方法对2009年1月—2015年5月重庆市报告的细菌性痢疾发病数据进行分解,对得到的一系列分量分别构建Elman神经网络并进行预测,并与Elman神经网络、SARIMA模型相比较。模型预测效果评价指标采用平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)和均方根误差(root mean square error, RMSE)。结果 2009-2014年重庆市细菌性痢疾平均年报告发病率为29.78/10万。发病高峰集中在每年6—10月,发病地区主要集中在主城区。EMD-Elman组合预测模型各评价指标均为最优,其RMSE、MAPE、MAE值分别为0.046、0.024、0.040;其次为Elman神经网络,其RMSE、MAPE、MAE值分别为0.093、0.051、0.081;SARIMA模型效果最差,其RMSE、MAPE、MAE值分别为0.151、0.070、0.117。结论 EMD-Elman组合预测模型提高了细菌性痢疾发病率预测精度,是一种可靠的传染病时序预测方法,可为传染病的风险控制和疾病预防政策的提出提供一定的科学指导。 相似文献
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目的 探讨季节自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)、支持向量回归模型(support vector regression,SVR)及SARIMA-SVR组合模型在全国痢疾发病数预测中的应用效果,为痢疾的防控工作提供科学依据。方法 采用2010—2021年我国痢疾月发病数作为训练集,应用Python软件构建SARIMA模型、SVR模型和SARIMA-SVR组合模型,预测2022年1至8月痢疾月发病数趋势,并将其与实际资料进行对比,采用均方根误差(root mean squares error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)衡量模型间的预测效果。结果 2010—2021年各年份痢疾发病率的差异有统计学意义(χ2=30.747,P<0.001),总体呈下降趋势(χ2趋势=30.639,P趋势<0.001)。全国痢疾发病趋势具有季节性,其中发病数前3顺位的分别为7月(246 755例,14.58%)... 相似文献
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目的 探讨比较自回归求和滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和Holt-Winters指数平滑法在自杀死亡预测中的应用。 方法 利用河北省2014年1月—2018年6月自杀月度死亡资料分别建立ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑模型,对2018年7—12月自杀月度死亡例数进行预测,并与实际死亡人数进行验证比较,然后根据2个模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)以及平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)评价模型的预测效果。 结果 2014—2018年河北省累计报告自杀死亡人数2 882例,自杀死亡水平整体呈现下降趋势,构建的ARIMA最佳模型是ARIMA(0,1,1)(1,1,0)12,预测结果的RMSE、MAE和MAPE分别为5.99、4.67和9.80%;Holt-Winters指数平滑法最佳拟合模型是乘法模型,预测结果的RMSE、MAE和MAPE分别为6.03、5.17和11.44%。 结论 ARIMA模型预测效果优于Holt-Winters指数平滑法,更适用于自杀死亡趋势的短期预测。 相似文献
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目的 探讨指数平滑法和自回归积分滑动平均模型(auto regressive integrated moving average model,ARIMA)在衡阳市学生肺结核疫情预测中的可行性,比较两种模型的预测效果并确定最佳模型,为学校结核病疫情的早期发现和科学控制提供参考。 方法 收集衡阳市2010—2020年学生肺结核资料,比较两种模型的拟合情况和预测效果优劣。 结果 拟合最佳的指数平滑法模型为Holt-Winter加法模型,拟合的R2、平稳R2、均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差百分比(mean absolute percentage error, MAPE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、正态化BIC分别是0.666、0.469、5.716、31.276、3.873、3.606,Ljung-Box Q=20.741,P=0.145,验证2020年1—12月预测的平均相对误差为39.98%;拟合最佳的ARIMA模型为ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12模型,拟合的平稳R2、R2、RMSE、MAPE、MAE、正态化BIC分别是0.500、0.603、6.532、34.623、4.443、3.885,验证2020年1—12月预测的平均相对误差为120.76%。 结论 与ARIMA模型比较而言,指数平滑模型拟合衡阳市学生肺结核发病数效果更好,预测精度更高。 相似文献
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目的 探讨TBATS模型在流行性腮腺炎发病率预测中的可行性.方法 以2004—2017年江西省流腮数据作为演示数据.2004年1月至2017年6月数据作为训练集,2017年7~12月数据作为测试集.训练集分别训练TBATS模型、SARIMA模型,并预测2017年7~12月发病率并与测试集比较,采用MAPE,RMSE,M... 相似文献
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目的 建立并比较两种预测模型在中国肾癌死亡趋势中的应用,选取最佳模型对2020-2025年中国肾癌死亡率进行预测.方法 收集全球健康数据交换(Global Health Data Ex-change,GHDx)数据库1990-2019年中国人群全年龄组肾癌死亡率数据,使用R 4.0.2软件基于1990-2016年肾癌死... 相似文献
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目的 探讨非线性自回归(NAR)神经网络拟合及预测我国HFRS流行趋势的应用。方法 使用2004-2013年全国HFRS月报告发病数序列建立ARIMA模型和NAR神经网络模型,预测2014年HFRS月发病数,并比较两模型的拟合和预测效果。结果 对于拟合集,ARIMA模型的平均绝对误差(MAE)、均方误差平方根(RMSE)和平均绝对误差百分比(MAPE)分别为148.058、272.077和12.678%, NAR神经网络分别为119.436、186.671和11.778%; 对于预测集,ARIMA模型的MAE、RMSE和MAPE分别为189.088、221.133和21.296%, NAR神经网络分别为119.733、151.329和11.431%。结论 NAR神经网络对于全国HFRS流行趋势拟合及预测效果优于传统的ARIMA模型,具有良好推广应用价值。 相似文献
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目的 探讨季节时间序列模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)在新疆涂阳肺结核疫情预测预警中的应用。 方法 收集新疆2005年1月-2015年6月涂阳肺结核月发病数建立时间序列分析模型,对2015年7-12月的月发病数进行预测并与实际发病数进行比较评价。 结果 新疆涂阳肺结核月发病数具有明显季节性,在3月和11月存在发病高峰,SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型参数的回归系数假设检验结果P<0.001,与实际月发病数拟合效果良好,平均绝对百分比误差MAPE=7.985%。 结论 SARIMA模型能较好的拟合新疆涂阳肺结核疫情在时间上的变异趋势,用其进行预测效果良好,能够为肺结核疫情的预警防治提供参考。 相似文献
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目的比较季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型及残差自回归模型在甲肝发病率预测中的应用效果。方法根据四川省2004年1月~2009年6月的甲肝月发病率资料,分别拟合SARIMA模型和残差自回归模型,比较两种模型的拟合及预测效果。结果 SARIMA模型的AIC值和BIC值分别为64.98和59.07,残差自回归模型的AIC值和BIC值分别为110.01和103.44;SARIMA模型的拟合值与实际值的MAPE、MAE及MSE分别为0.0349、0.0835及0.0016,残差自回归模型的SARIMA的拟合值与实际值的MAPE、MAE及MSE分别为0.0557、0.1392及0.0050。结论 SARIMA模型的拟合与预测效果优于残差自回归模型。 相似文献