| 摘 要： | 目的采用径向基函数(Radial basis function, RBF)神经网络模型对重症监护病房(ICU)患者的医院感染发病率进行拟合及预测,并比较该预测模型与反向传播(Back Propagation,BP)神经网络及差分整合移动平均自回归(Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA)模型的预测效果。方法将2014年1月-2016年12月医院ICU患者感染发病率数据作为训练集,建立BP模型、RBF神经网络模型和季节性ARIMA模型。分别对2017年1月-2018年7月ICU患者的感染发病率进行预测,其中2017年1-10月数据作为验证集。分别用三类误差分析指标刻画BP模型及RBF神经网络拟合效果,并和季节性ARIMA模型预测效果进行比较。结果 RBF神经网络训练出的预测模型预测误差评价值MAPE为0.340%,MRE为4.509,RSE为0.049,其值均小于BP神经网络模型与季节性ARIMA模型的误差指标,有较好的预测效果。结论 RBF神经网络和BP神经网络模型均能较好地拟合ICU感染发病率,但从验证集的预测结果看,RBF神经网络模型较BP神经网络模型和季节性ARIMA模型各项误差指标较低,可作为预防和控制ICU医院感染发病率的理论依据。
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