目的：阐述建立Elman神经网络模型预测肾综合征出血热（HFRS）发病率的方法和步骤，探讨其应用前景。方法使用全国2004－2013年HFRS的月发病率资料，建立Elman神经网络预测模型和SARIMA模型，对2014年1－9月HFRS的月发病率进行预测，比较2个模型的拟合和预测效果。结果对于训练样本，Elman神经网络的平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）以及均方误差平方根（RMSE）分别为0.0088、0.1191和0.0127；SARIMA模型的MAE、MAPE和RMSE分别为0.0111、0.1268和0.0206。对于预测样本，Elman神经网络的MAE、MAPE和RMSE分别为0.0079、0.1180和0.0096；SARIMA模型的MAE、MAPE和RMSE分别为0.0178、0.2778和0.1861。结论 Elman神经网络较好地拟合和预测了全国HFRS的发病趋势，并且其拟合和预测效果优于SARIMA模型，具有较强的推广应用价值。
作者：吴伟；郭军巧；安淑一；关鹏；周宝森
来源：中国媒介生物学及控制杂志 2015 年 4期
