目的:分析季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)、广义相加模型(GAM)和长短期记忆神经网络模型(LSTM)在肾综合征出血热(HFRS)发病率拟合及预测中的效果,为优化HFRS预测模型提供参考。方法:在公共卫生科学数据中心(https://www.phsciencedata.cn/)收集全国和HFRS发病率居前9位的省份(黑龙江、陕西、吉林、辽宁、山东、河北、江西、浙江和湖南省)2004-2017年HFRS逐月发病率资料,其中,2004-2016年资料作为训练数据,2017年1-12月资料作为测试数据。利用训练数据拟合全国和9个省份HFRS发病率的SARIMA、GAM、LSTM;利用拟合模型预测2017年1-12月HFRS发病率,并与测试数据比较。采用平均绝对百分比误差(
MAPE)评价模型拟合及预测精度,
MAPE < 20
作者:刘天;姚梦雷;侯清波;黄继贵;吴杨;陈红缨
来源:中华地方病学杂志 2022 年 41卷 9期