三种时间序列模型在盐城市肾综合征出血热发病预测应用中的比较研究

【摘要】 目的比较GM(1,1)灰色模型、求和自回归滑动平均ARIMA模型和神经网络GRNN模型预测盐城市肾综合症出血热(HFRS)发病率的效果,探索最优预测模型。方法利用2005-2015年盐城市HFRS发病率建立GM(1,1)模型、GM(1,1)-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型,比较模型的拟合效果。根据2016年HFRS发病率比较各模型的预测效果,确定最优模型,并预测2017-2018年HFRS发病率。结果 GM(1,1)模型、GM(1,1)-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型拟合值相对误差分别为13.364%、2.033%、21.150%和16.519%,预测值相对误差分别为16.350%、10.773%、10.820%和0.018%。采用最优模型ARIMA-GRNN模型预测2017和2018年盐城市HFRS发病率分别为0.859/10~5和0.853/10~5。结论从模型整体拟合预测效果综合考虑,利用ARIMA-GRNN组合模型预测盐城市HFRS发病情况能够取得更好的效果,预测结果可对该病的防控提供数据支撑。更多还原