多种数据模型在手足口病发病预测的应用探讨

摘要：

目的 应用多种数学模型拟合出手足口病发病最优模型,预测手足口病发病趋势,为疾病防控提供科学依据.方法 采用SPSS 18.0软件建立差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA模型)、差分自回归移动平均模型与多层感知神经网络组合模型(autoregressive integrated moving average and multilayer perceptron,ARIMA -MLP模型)和差分自回归移动平均模型与径向基函数神经网络组合模型(autoregressive integrated moving average and radial basis function,ARIMA-RBF模型),分别对手足口病发病情况进行拟合,通过对三种模型比较,找到预测最优模型.结果 ARIMA模型的拟合度R2和平均绝对误差MAE值分别为0.725、2.672,ARIMA-MLP模型为0.724、2.672,ARI-MA-RBF模型为0.801、2.206. 结论 ARIMA-RBF模型的拟合度最大、平均绝对误差最小模型,拟合效果优于其他两种模型.

关键词：手足口病、ARIMA模型、ARIMA-RBF模型、ARIMA-MLP模型、发病预测

所属期刊栏目：25

分类号：R512.5(传染病)

在线出版日期：2019-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1400-1402