| ARIMA-MLP与ARIMA-RBF模型在流行性腮腺炎发病预测中的应用 |
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| 引用本文： | 曹磊,张义,刘峰,邓勇,陈飒,张志成,周体操.ARIMA-MLP与ARIMA-RBF模型在流行性腮腺炎发病预测中的应用[J].湖北预防医学杂志,2016(2):26-30. |
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| 作者姓名： | 曹磊 张义 刘峰 邓勇 陈飒 张志成 周体操 |
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| 作者单位： | 陕西省疾病预防控制中心,西安,710054 |
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| 摘 要： | 目的 探索流行性腮腺炎月发病数的最佳预测模型,为流腮发病的预测和预警提供理论依据.方法 使用SPSS18.0软件,分别采用单纯自回归移动平均模型(ARIMA模型)、自回归移动平均-多层感知器神经网络模型(ARIMA-MLP组合模型)及自回归移动平均-径向基函数神经网络模型(ARIMA-RBF组合模型)对陕西省2009-2014年流腮月发病数进行拟合,找出最佳预测模型.结果 单纯ARIMA模型拟合优度R2值为0.831,平均绝对误差(MAE)值为267.49;ARIMA-MLP组合模型的R2值为0.881,MAE值为208.01;ARIMA-RBF组合模型的R2值为0.898,MAE值为205.82.结论 ARIMA-RBF组合模型对陕西省流腮月发病数预测效果最佳,可以为流腮发病的预测、预警提供理论依据.
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| 关 键 词： | 流行性腮腺炎 自回归移动平均模型 多层感知器神经网络模型 径向基函数神经网络模型 |
Application of ARIMA-MLP and ARIMA-RBF model on the prediction of mumps epidemic |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Mumps Autoregressive moving average model Multilayer perceptron neural network model Radial basis function neural network model |
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