基于集成回声状态网络模型在兰州市艾滋病发病例数预测中的应用

摘要：

目的 根据兰州市艾滋病月发病例数数据,采用集成神经网络即组合自适应提升框架AdaBoost(Adaptive Boosting)和回声状态网络(echo state network),构建月发病例数预测模型,并基于该模型预测2018～2019年兰州市艾滋病疫情.方法 从国家艾滋病综合预防信息系统收集到2012～2017年兰州市HIV/AIDS发病例数,运用组合模型ADABOOST-ESN进行建模分析.其中以2012年1月至2016年12月数据作为训练集确定模型参数,以2017年1～12月数据作为测试集验证模型性能.结果 以均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为模型性能的评价指标,得到ADABOOST-ESN在测试集上的指标值分别为6.18和16.14％,其预测表现优于ARIMA和ESN等模型.此外采用该模型预测2018～2019年月发病例数,预测结果显示未来两年兰州市年累计发病例数将达到406例和424例.结论 组合模型ADABOOST-ESN预测2018～2019年兰州市艾滋病新增发病例数有明显上升,说明艾滋病疫情形势严峻,需要在兰州市实施更严格且有效的疾病防控措施.

关键词：艾滋病、发病例数、集成框架、回声状态网络、预测

资助基金：2017 年兰州市人才创新创业项目2017-RC-14

在线出版日期：2020-01-17（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：53-57