三种时间序列模型在尘肺发病预测中的适用性研究

摘要：

目的 对基于时间序列的三种预测模型即自回归滑动平均混合模型(ARIMA)、灰色模型(GM)、广义回归神经网络模型(GRNN)进行尘肺发病预测的适用性比较.方法 选用河北省1954-2015年62年的尘肺发病数据,前54年数据用来拟合预测,后8年数据来比较三种模型的预测效果;采用预测误差(prediction error,PE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和平均相对误差(mean relative error,MRE)评价拟合效果.结果 GM(1,1)的预测结果较差,ARIMA的MAE和MRE是三种模型中最小的,其短期预测的PE也最低;三种方法长期预测的PE都比较大,比较而言GRNN的长期预测结果最好.结论 ARIMA适用于尘肺发病的短期预测,GRNN适用于长期预测.

关键词：尘肺发病预测、时间序列、自回归滑动平均混合模型(ARIMA)、灰色模型(GM)、广义回归神经网络模型(GRNN)、模型比较

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分类号：R135.2;R195.1(劳动卫生)

资助基金：河北省卫生计生委医学科学研究重点课题,河北尘肺病流行规律与防治对策研究20130089

在线出版日期：2017-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：168-171