文献类型：期刊文章

作　　者：杨文姣[1] 肖俊玲[2] 丁国武[1]

YANG Wen-Jiao;XIAO Jun-Ling;DING Guo-wu(Institute of Social Medicine and Health Management,School of Public Health,Lanzhou University,Lanzhou 730000,China;Institute of Labor and Environmental Health,School of Public Health,Lanzhou University,Lanzhou 730000,China)

机构地区：[1]兰州大学公共卫生学院,社会医学与卫生事业管理研究所,兰州730000 [2]兰州大学公共卫生学院,劳动卫生与环境卫生研究所,兰州730000

出　　处：《中华疾病控制杂志》

年　　份：2019

卷　　号：23

期　　号：6

起止页码：728-732

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EMBASE、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的探讨自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与误差逆传播((back propagation,BP)神经网络模型在甘肃省结核病发病率预测中的预测效果,选取合适的模型预测发病趋势.方法以甘肃省1997-2017年结核病数据为基础,建立ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别预测2018-2019年的发病率,并比较两种模型的预测精度和建模效果.结果对于甘肃省2018年和2019年结核病发病率,ARIMA时间序列模型预测结果为55.1075,54.5373,MSE=92.24,MAE=7.5313,MAPE=9.26%;BP神经网络模型预测结果为62.0132,73.4460,MSE=9.6575,MAE=1.1449,MAPE=1.68%.结论 BP神经网络模型对甘肃省结核病发病率的预测效果更佳,预测得2018-2019年甘肃省结核病发病率将呈小幅上升趋势.

关 键 词：结核病 ARIMA时间序列  BP神经网络 预测  

分 类 号：R181]