三种模型在结核病发病预测中的应用研究

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目的:分析我国1998年1月-2011年12月结核病逐月报告发病率时间序列特征,提出影响结核病发生和流行的可能因素,并利用该资料分别构建求和自回归滑动平均(ARIMA)模型、广义回归神经网络与ARIMA组合模型(GRNN-ARIMA)、径向基函数(RBF)网络预测模型,比较三种模型对结核病逐月报告发病率进行拟合预测的效果,探讨优化模型以及模型的应用前景,为完善结核病防治和预测预警系统提供建议和参考。  方法:从中国疾控中心获取1998年1月-2011年12月全国结核病逐月报告发病资料,人口资料来源于卫计委人口统计年报。先分析我国1998年-2011年结核病报告发病率的时间序列特征,包括长期趋势和季节性特征,分析可能影响因素。为分别比较三种预测模型的拟合和预测效果,将数据分为两部分:1998年1月-2011年6月的数据为建模部分,2011年7月-12月数据为模型验证部分。首先利用1998年1月-2011年6月的全国结核病逐月报告发病资料构建ARIMA模型并对2011年7月-12月报告发病率进行预测;其次,将上述ARIMA模型的拟合值作为 GRNN模型输入值,而各月实际发病率作为模型的输出值,构建GRNN-ARIMA组合模型并进行预测;最后将1998年1月-2011年6月数据分段,构建三维输入,一维输出的RBF网络模型并预测。利用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均误差率(MER)、平均绝对百分比误差(MAPE)来判断三种模型的拟合及预测效果优劣。  结果:1998年1月-2011年12月共报告了14035068肺结核病例数,2005年结核病报告发病率最高为115.77/10万,最低为37.91/10万。全国结核病各月报告发病病例数分布不均衡,其中春夏季节报告例数多,4月为高峰,1月为低谷,呈现出季节性特征。研究构建的单纯ARIMA模型确定为ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12模型。三种模模型拟合肺结核发病情况的均方误差MSE值依次为GRNN-ARIMA(0.0848)
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