【摘 要】
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目的:构建急性出血性结膜炎（AHC）发病季节差分自回归移动平均（SARIMA）模型与改进SARIMA-广义回归神经网络（GRNN）组合模型。方法:收集2013年1月至2020年12月全国AHC月发病数据,构建SARIMA模型和SARIMA-GRNN组合模型,并预测2021年1至6月AHC的发病数。结果:我国AHC发病呈以12个月为周期的季节性波动特点,除6至9月呈现季节性发病高峰,其他月份发病率相
【机 构】
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潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（81872721）； 教育部人文社科基金项目（15YJCZH087）；
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目的:构建急性出血性结膜炎（AHC）发病季节差分自回归移动平均（SARIMA）模型与改进SARIMA-广义回归神经网络（GRNN）组合模型。方法:收集2013年1月至2020年12月全国AHC月发病数据,构建SARIMA模型和SARIMA-GRNN组合模型,并预测2021年1至6月AHC的发病数。结果:我国AHC发病呈以12个月为周期的季节性波动特点,除6至9月呈现季节性发病高峰,其他月份发病率相对稳定。最终确定的SARIMA（1,0,0）（0,1,1）12模型预测AHC的平均绝对误差百分比（MAPE）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）依次为18.21%、452.99、577.82,SARIMA-GRNN组合模型依次为13.07%、325.75、410.79。结论:与SARIMA模型相比,SARIMA-GRNN组合模型预测AHC精度更高、性能更为优良,可用于AHC的短期预测。
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