【摘 要】
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探讨单纯求和自回归滑动平均(ARIMA)模型和求和自回归滑动平均模型与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在猩红热发病率研究中的应用.该研究对某市2000-2006年猩红热月发病率资
【机 构】
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安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,第四军医大学公共卫生学院卫生统计学教研室
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探讨单纯求和自回归滑动平均(ARIMA)模型和求和自回归滑动平均模型与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在猩红热发病率研究中的应用.该研究对某市2000-2006年猩红热月发病率资料建立ARIMA模型,然后将其拟合值作为GRNN的输入,实际值作为网络的输出训练网络,然后比较两个模型的效果.结果 表明,单纯ARIMA模型和组合模型的平均误差率(MER)分别为31.6%、28.7%;决定系数(R2)分别为0.801、0.872.组合模型的效果要优于单纯ARIMA模型,可以用于发病率的拟合与预测.
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