基于ARIMA-NARNN组合模型的血吸虫感染率预测研究-临床诊疗知识库

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作者：

王克伟；吴郁；李金平；蒋玉宇

来源：

中国血吸虫病防治杂志 2016 年 28卷 6期

标签：

自回归滑动平均模型非线性自回归神经网络时间序列血吸虫病预测 Autoregressive integrated moving average model (ARIMA) Nonlinear auto-regressive neural network (NARNN) Time series Schistosomiasis Prediction

目的：探讨ARIMA?NARNN组合模型预测血吸虫感染率的有效性。方法利用2005年1月至2015年2月江苏省血吸虫感染率资料分别建立ARIMA模型、NARNN模型和ARIMA?NARNN组合模型，比较各模型的拟合和预测效果。结果相比较ARIMA模型和NARNN模型，ARIMA?NARNN组合模型预测样本的MSE、MAE和MAPE均最小，分别为0.0111、0.0900和0.2824。结论 ARIMA?NARNN组合模型能有效模拟和预测血吸虫感染率，具有较好的推广应用价值。

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