【摘 要】
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目的 探讨基于keras的LSTM模型和SARIMA模型预测我国北方省份流感样病例数的可行性，为流感防控工作提供合理的预测方法。方法 利用国家流感中心2013-2019年北方省份的周流感监测数据构建LSTM模型和SARIMA模型，并进行预测。采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）评价两种模型的预测效果。结果 LSTM、SARIMA模型的MAE值分别为304.19、352.74,RMSE
【基金项目】
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山西省重点研发计划项目（201803D31066）；
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目的 探讨基于keras的LSTM模型和SARIMA模型预测我国北方省份流感样病例数的可行性，为流感防控工作提供合理的预测方法。方法 利用国家流感中心2013-2019年北方省份的周流感监测数据构建LSTM模型和SARIMA模型，并进行预测。采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）评价两种模型的预测效果。结果 LSTM、SARIMA模型的MAE值分别为304.19、352.74,RMSE值分别为398.71、521.07;相比之下，LSTM模型的预测性能优于SARIMA,较SARIMA模型预测性能分别提高了13.76%、23.5%。结论 基于Keras的LSTM模型的预测效果较好，优于SARIMA模型，可为流感预测提供科学依据。
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