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题名基于组合模型的手足口病发病趋势预测
被引量：9
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作者
刘今
孙进
孙明丽
刘宇琦
姜玥
吴伟
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机构
中国医科大学第二临床学院
大连市金普新区疾病预防控制中心
中国医科大学附属盛京医院妇产科
北京医院风湿免疫科
中国医科大学第一临床学院
中国医科大学公共卫生学院流行病学教研室
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出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2023年第6期892-896,共5页
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文摘
目的运用自回归移动平均模式(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),ARIMA-BP神经网络(back propagation,BP)组合模型和ARIMA-长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)组合模型对河南省手足口病的发病情况进行预测,为手足口病的疫情防控工作提供理论支持。方法利用SPSS 26.0软件建立ARIMA模型,使用python 3.9软件建立LSTM神经网络,使用Matalb_R2018a软件建立BP神经网络。三种模型以2010-2018年河南省手足口病逐月发病数据作为训练集,以2019年的发病数据作为测试集,最后应用模型预测2020年发病情况。结果ARIMA-LSTM组合模型在测试集上的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为1157,均方误差平方根(rooted mean squared error,RMSE)为2098,其预测效果优于ARIMA模型和ARIMA-BP组合模型。但组合模型在2020年上的预测结果与实际并不相符,推测可能为新冠疫情影响所致。结论ARIMA-LSTM组合模型对河南省手足口病发病趋势的预测效果更好,能为手足口病的防控工作提供指导。
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关键词
手足口病
长短期记忆网络
BP神经网络
ARIMA模型
传染病预测
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分类号
R512.5
[医药卫生—内科学]
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