神经网络自回归模型在丙肝发病趋势和预测研究中的应用

目的探讨神经网络自回归模型在丙肝发病趋势和预测研究中的应用。方法通过神经网络自回归模型对2004年1月至2015年12月我国全国丙肝发病率进行拟合建模,估计丙肝的发病趋势,并对2016年我国丙肝发病率进行预测,与实际值对比,根据相对误差、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)对模型的预测效果进行评价。结果神经网络自回归模型能够识别出我国丙肝在过去13年的发病趋势,逐年增长并具有季节性,且相对误差、MAE、MAPE和RMSE均较小,尤其RMSE10%。结论神经网络自回归模型可以运用于丙肝的时间序列数据的分析中,其预测精度较高。