【摘 要】
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目的阐述建立Elman神经网络模型预测肾综合征出血热(HFRS)发病率的方法和步骤,探讨其应用前景。方法使用全国2004-2013年HFRS的月发病率资料,建立Elman神经网络预测模型和SAR
【机 构】
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中国医科大学,辽宁省疾病预防控制中心,
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目的阐述建立Elman神经网络模型预测肾综合征出血热(HFRS)发病率的方法和步骤,探讨其应用前景。方法使用全国2004-2013年HFRS的月发病率资料,建立Elman神经网络预测模型和SARIMA模型,对2014年1-9月HFRS的月发病率进行预测,比较2个模型的拟合和预测效果。结果对于训练样本,Elman神经网络的平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)以及均方误差平方根(RMSE)分别为0.0088、0.1191和0.0127;SARIMA模型的MAE、MAPE和RMSE分别为0.0111、0.1268和0.0206。对于预测样本,Elman神经网络的MAE、MAPE和RMSE分别为0.0079、0.1180和0.0096;SARIMA模型的MAE、MAPE和RMSE分别为0.0178、0.2778和0.1861。结论 Elman神经网络较好地拟合和预测了全国HFRS的发病趋势,并且其拟合和预测效果优于SARIMA模型,具有较强的推广应用价值。
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