目的 探索径向基函数神经网络在甲型病毒性肝炎发病率预测中的应用价值.方法 利用2004年1月-2009年12月重庆市法定报告的甲型病毒性肝炎月发病率资料分别构建径向基函数神经网络、BP神经网络模型,以2010年1-5月的发病率作为模型验证样本,对2010年6-12月的发病率进行预测,并对这两种模型的预测效果进行对比评价.结果 径向基函数神经网络的预测结果的平均绝对误差(MAD)、平均相对误差绝对值(MAPE)和预测误差的方差(MSE)均小于BP神经网络.结论 径向基函数神经网络的预测效果优于BP神经网络,对于甲型肝炎发病率预测来说不失为一条新颖而有效的途径.
作者：曾海燕；解合川；任钦；张兴裕；李晓松
来源：现代预防医学 2013 年 40卷 24期
