【摘 要】
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目的 对比研究随机森林(Random Forest,RF)和季节性差分自回归滑动平均模型(Seasonal Autoregressive Inte-grated Moving Average,SARIMA)两种模型预测布鲁氏菌病发病率的效果.方法 利用2005—2017年中国疾病预防控制信息系统中报告的布鲁氏菌病病例,分别建立随机森林和SARIMA两种模型进行训练和预测,并比较两种模型的预测结果指标值.结果 SARIMA模型和随机森林模型预测结果的R2(R Squared)和均方根误差RMSE(Root
【机 构】
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中国疾病预防控制中心,北京 102206
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目的 对比研究随机森林(Random Forest,RF)和季节性差分自回归滑动平均模型(Seasonal Autoregressive Inte-grated Moving Average,SARIMA)两种模型预测布鲁氏菌病发病率的效果.方法 利用2005—2017年中国疾病预防控制信息系统中报告的布鲁氏菌病病例,分别建立随机森林和SARIMA两种模型进行训练和预测,并比较两种模型的预测结果指标值.结果 SARIMA模型和随机森林模型预测结果的R2(R Squared)和均方根误差RMSE(Root Mean Squared Error)分别是0.904、0.034351和0.927、0.03345.结论 两种模型的预测精度都较高,均能够预测我国布鲁氏菌病的发病率,随机森林预测效果略优于SARIMA模型,更具有实用价值.
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