应用ARIMA-GRNN模型对肾综合征出血热发病率时间序列数据的预测研究

应用ARIMA-GRNN模型对肾综合征出血热发病率时间序

列数据的预测研究*

吴 伟1郭军巧2安淑一2关 鹏1周宝森1△

【摘 要】【提 要】目的阐述ARIMA-GRNN模型预测肾综合征出血热发病率的方法和步骤，探讨其在综合征出血热发病率预测中的应用。方法利用辽宁省1962－2008年的肾综合征出血热发病率时间序列数据作为训练集，建立ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型，选取2009－2011年的数据作为检验集，评价模型的拟合和预测效果。结果ARIMA（2，1，1）模型和ARIMA-GRNN模型拟合值的平均误差绝对值分别为1.14和0.77；预测值的平均误差绝对值分别为0.53和0.20。ARIMA-GRNN模型的拟合和预测效果均优于ARIMA模型。结论ARIMA-GRNN模型能有效模拟、预测肾综合征出血热的发病疫情，具有较强的推广应用价值。 【期刊名称】中国卫生统计 【年(卷),期】2015(032)002 【总页数】3

【关键词】【关键词】肾综合征出血热 时间序列 发病率 预测

肾综合征出血热（hemorrhagic fever with renal syndrome，HFRS）是由布尼亚病毒科的汉坦病毒属引起，包括汉坦病毒、汉城病毒、obrava-Belgrade病毒和普马拉病毒［1］。HFRS流行范围广、病死率高，已经严重危害人民的生命健康，属于我国重点防治传染病之一。控制HFRS有效措施之一就是预测其发病情况，在此基础上有针对性地采取灭鼠和疫苗接种措施，将会达到事半功倍的效果。对于HFRS发病率的预测，近年来普遍使用的有灰色预测模型