【摘 要】
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目的 分析基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)的自回归移动平均模型(Autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测流感样病例(influenza like ill
【机 构】
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山西医科大学公共卫生学院,太原030001;山西省疾病预防控制中心;山西省人民医院
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目的 分析基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)的自回归移动平均模型(Autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测流感样病例(influenza like illness,ILI)发病趋势的可行性,为流感防控工作提供合理的预测方法.方法 利用山西省2010年第14周-2017年第13周的流感监测资料以不同长度配比的训练集、测试集构建SSA-ARIMA模型,并与ARIMA、BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)、广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)模型进行比较.采用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Squared Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)比较各模型预测效果.结果 模型拟合方面,SSA-ARIMA模型在预测未来一个月发病趋势时的MAE、MSE、RMSE分别为0.163、0.061、0.248;预测六个月时分别为0.161、0.061、0.248;预测一年时分别为0.168、0.066、0.256;均低于ARIMA、BPNN、GRNN.模型预测方面,在预测未来一个月发病趋势时的MAE、MSE、RMSE分别为0.056、0.005、0.068;预测六个月时分别为0.189、0.081、0.285;预测一年时分别为0.210、0.075、0.273;也均低于ARIMA、BPNN、GRNN.结论 SSA-ARIMA模型对山西省ILI的预测效果优于ARIMA、BPNN、GRNN,可为流感预测提供科学依据.
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