| 摘 要： | 目的利用GM(1,1)、ARIMA和BP神经网络模型探索肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome, HFRS)预测预警的最优模型,为广州市的HFRS防控预测预警提供科学建议。方法系统收集广州市2006-2019年HFRS发病数据,采用GM(1,1)、ARIMA和BP神经网络模型以及混合模型对2006-2016年发病率进行拟合建立HFRS预测已经模型,并对2017-2019年发病率进行预测,通过平均相对误差选取最佳预测预警模型。结果 2006-2019年广州市共报告HFRS病例2 453例,年均发病率1.373/10万,2013年发病率最高,为1.794/10万,2019年发病率最低,为0.954/10万。1-4月共报告1 106例病例,占病例总数的45.08%。ARMIA(0,1,1)(0,1,1)_(12)模型预测的平均相对误差最小为27.75%,GM(1,1)、BP神经网络、BP-GM和BP-ARIMA模型预测的平均相对误差分别为33.280%、27.750%、29.670%、46.210%和46.600%。结论基于月度数据进行建模的ARIMA模型识别异常值的能力更好,且预测的平均相对误差率最小。
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