基于ARIMA-NARNN组合模型的血吸虫感染率预测研究

摘要：

目的：探讨ARIMA?NARNN组合模型预测血吸虫感染率的有效性。方法利用2005年1月至2015年2月江苏省血吸虫感染率资料分别建立ARIMA模型、NARNN模型和ARIMA?NARNN组合模型，比较各模型的拟合和预测效果。结果相比较ARIMA模型和NARNN模型，ARIMA?NARNN组合模型预测样本的MSE、MAE和MAPE均最小，分别为0.0111、0.0900和0.2824。结论 ARIMA?NARNN组合模型能有效模拟和预测血吸虫感染率，具有较好的推广应用价值。

关键词：自回归滑动平均模型、非线性自回归神经网络、时间序列、血吸虫病、预测

所属期刊栏目：28

分类号：R532.21(寄生虫病)

资助基金：国家自然科学基金81200645

在线出版日期：2016-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：630-634