【摘 要】
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目的探讨自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与误差逆传播((back propagation,BP)神经网络模型在甘肃省结核病发病率预测中的预测效果
【机 构】
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兰州大学公共卫生学院,社会医学与卫生事业管理研究所; 兰州大学公共卫生学院,劳动卫生与环境卫生研究所;
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目的探讨自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与误差逆传播((back propagation,BP)神经网络模型在甘肃省结核病发病率预测中的预测效果,选取合适的模型预测发病趋势。方法以甘肃省1997-2017年结核病数据为基础,建立ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别预测2018-2019年的发病率,并比较两种模型的预测精度和建模效果。结果对于甘肃省2018年和2019年结核病发病率,ARIMA时间序列模型预测结果为55.1075,54.5373,MSE=92.24,MAE=7.5313,MAPE=9.26%;BP神经网络模型预测结果为62.0132,73.4460,MSE=9.6575,MAE=1.1449,MAPE=1.68%。结论 BP神经网络模型对甘肃省结核病发病率的预测效果更佳,预测得2018-2019年甘肃省结核病发病率将呈小幅上升趋势。
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