现代实用医学
現代實用醫學
현대실용의학
MODERN PRACTICAL MEDICINE
2010年
2期
142-143,147,封4
,共4页
伤寒%副伤寒%自回归滑动平均时间序列模型%神经网络%预测
傷寒%副傷寒%自迴歸滑動平均時間序列模型%神經網絡%預測
상한%부상한%자회귀활동평균시간서렬모형%신경망락%예측
目的 比较自回归滑动平均时间序列模型和神经网络对传染病的预测效率.方法 根据1985-2004年伤寒、副伤寒按季度发病率数据资料,利用dps7.55软件中的ARIMA时间序列、神经网络建立预测模型,用2005-2007年的伤寒、副伤寒季度发病率对二种预测模型进行检验,从而比较二种模型的优劣.结果 用ARIMA时间序列分析得到拟合度为50.15%,验证模型的残差平方和为5154.38;用神经网络分析得到拟合度为73.12%,验证模型的残差平方和为3559.24.结论 神经网络模型更为适用于预测宁波市镇海区伤寒、副伤寒发病趋势.
目的 比較自迴歸滑動平均時間序列模型和神經網絡對傳染病的預測效率.方法 根據1985-2004年傷寒、副傷寒按季度髮病率數據資料,利用dps7.55軟件中的ARIMA時間序列、神經網絡建立預測模型,用2005-2007年的傷寒、副傷寒季度髮病率對二種預測模型進行檢驗,從而比較二種模型的優劣.結果 用ARIMA時間序列分析得到擬閤度為50.15%,驗證模型的殘差平方和為5154.38;用神經網絡分析得到擬閤度為73.12%,驗證模型的殘差平方和為3559.24.結論 神經網絡模型更為適用于預測寧波市鎮海區傷寒、副傷寒髮病趨勢.
목적 비교자회귀활동평균시간서렬모형화신경망락대전염병적예측효솔.방법 근거1985-2004년상한、부상한안계도발병솔수거자료,이용dps7.55연건중적ARIMA시간서렬、신경망락건립예측모형,용2005-2007년적상한、부상한계도발병솔대이충예측모형진행검험,종이비교이충모형적우렬.결과 용ARIMA시간서렬분석득도의합도위50.15%,험증모형적잔차평방화위5154.38;용신경망락분석득도의합도위73.12%,험증모형적잔차평방화위3559.24.결론 신경망락모형경위괄용우예측저파시진해구상한、부상한발병추세.
