基于GM(1,1)-GRNN组合模型的肾综合征出血热发病率预测

摘要：

目的 预测浙江省肾综合征出血热(HFRS)发病趋势,为卫生工作的决策和防病治病提供科学依据.方法 根据浙江省2001-2009年HFRS发病率,建立灰色GM(1,1)与广义回归神经网络组合[GM(1,1)-GRNN]模型,与GM(1,1)模型对比,并进行预测.结果 2001-2010年HFRS年发病率组合模型拟合值与实际值的平均相对误差为2.47％,明显低于GM(1,1)模型的平均相对误差(11.19％),组合模型的预测精度相对单-GM(1,1)模型有较大的改善；组合模型预测2011年HFRS年发病率为0.8591/10万.结论 浙江省2010-2011年HFRS的发病率呈下降趋势,组合模型的预测精度高,可以提供更为准确的预测数据,从而为防控决策提供可靠依据.

关键词：肾综合征出血热、GM(1,1)模型、广义回归神经网络、预测

所属期刊栏目：23

分类号：R373.3(医学微生物学（病原细菌学、病原微生物学）)

在线出版日期：2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：347-349