【摘 要】
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目的 比较差分自回归移动平均（autoregressive integrated moving average model, ARIMA）模型、非线性自回归神经网络（nonlinear autoregressive neural network, NAR）模型和长短期记忆神经网络（long-short term memory neural network, LSTM）模型应用于梅毒报告发病预测的效
【机 构】
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浙江大学医学院附属第二医院临床大数据与统计中心,浙江大学流行病与卫生统计学科系
【基金项目】
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浙江省科技厅软科学重点项目（2022C25040）～～；
论文部分内容阅读
目的 比较差分自回归移动平均（autoregressive integrated moving average model, ARIMA）模型、非线性自回归神经网络（nonlinear autoregressive neural network, NAR）模型和长短期记忆神经网络（long-short term memory neural network, LSTM）模型应用于梅毒报告发病预测的效果，优化疫情预测模型。方法 以中国31个省、自治区、直辖市（未包含中国台湾、香港和澳门）2011―2019年梅毒月报告发病率为拟合集，建立ARIMA模型、NAR模型和LSTM模型，比较3种模型的拟合效果。以2020年梅毒月报告发病率为预测集，比较3种模型的预测效果。结果 ARIMA模型、NAR模型和LSTM模型拟合所得的平均绝对误差（mean absolute deviation, MAD）分别为0.013、0.011和0.002,均方根误差（root mean squared error, RMSE）分别为0.015、0.018和0.003,平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error, MAPE）分别为4.266%、3.810%和0.692%;预测所得的MAD分别为0.064、0.049和0.044,RMSE分别为0.069、0.068和0.060,MAPE分别为23.310%、17.629%和18.575%。结论 LSTM模型拟合预测梅毒报告发病率的效果更好，为梅毒疫情的防控提供数据支撑。
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