【摘 要】
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目的：利用SARIMA、RBFNN、组合模型对2011年甲型病毒性肝炎月发病数进行预测并比较,探讨最优线性组合模型在甲型病毒性肝炎发病数预测中的实用价值。方法选取2005年至2010年我
【机 构】
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201400,上海商学院 上海市四川大学华西公共卫生学院;
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目的：利用SARIMA、RBFNN、组合模型对2011年甲型病毒性肝炎月发病数进行预测并比较,探讨最优线性组合模型在甲型病毒性肝炎发病数预测中的实用价值。方法选取2005年至2010年我国内地法定报告的甲型病毒性肝炎月发病数资料分别建立季节性求和自回归移动平均模型以及径向基神经网络模型后,将2两种模型的拟合结果与原始发病数建立线性回归模型,比较3种模型的预测精度。结果 SARIMA模型预测结果的平均绝对误差、平均相对误差以及均方误差值分别是413.667、0.154、0.392。径向基神经网络预测结果的平均绝对误差、平均相对误差以及均方误差值分别是291.833、0.118、0.344。组合模型拟合预测结果的平均绝对误差,平均相对误差以及均方误差值分别是202.333、0.082、0.286。由此得出,组合模型的拟合值及其预测值的3个指标均最小,其次为径向基神经网络,SARIMA的各指标值最大。结论最优线性组合模型在甲型病毒性肝炎发病数预测中具有较高的预测精度,可以用于指导甲型病毒性肝炎的预防与控制。
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