基于EMD-Elman组合模型的细菌性痢疾发病率预测研究

摘要：

目的 为了解重庆市2009-2015年细菌性痢疾的流行特征,提高细菌性痢疾发病预测的准确率,比较经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)-Elman组合预测模型、Elman神经网络和季节自回归滑动平均模型(seasonal autoregressiove integrated moving average,SARIMA)模型在细菌性痢疾发病率预测的应用效果.方法 整理分析2009-2014年重庆市细菌性痢疾报告病例流行特征.采用EMD方法对2009年1月—2015年5月重庆市报告的细菌性痢疾发病数据进行分解,对得到的一系列分量分别构建Elman神经网络并进行预测,并与Elman神经网络、SARIMA模型相比较.模型预测效果评价指标采用平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和均方根误差(root mean square error,RMSE).结果 2009-2014年重庆市细菌性痢疾平均年报告发病率为29.78/10万.发病高峰集中在每年6-10月,发病地区主要集中在主城区.EMD-Elman组合预测模型各评价指标均为最优,其RMSE、MAPE、MAE值分别为0.046、0.024、0.040;其次为Elman神经网络,其 RMSE、MAPE、MAE 值分别为0.093、0.051、0.081;SARIMA 模型效果最差,其 RMSE、MAPE、MAE值分别为0.151、0.070、0.117.结论 EMD-Elman组合预测模型提高了细菌性痢疾发病率预测精度,是一种可靠的传染病时序预测方法,可为传染病的风险控制和疾病预防政策的提出提供一定的科学指导.

关键词：细菌性痢疾;经验模态分解;Elman神经网络;预测模型

所属期刊栏目：22

分类号：R183.4(流行病学与防疫)

资助基金：重庆市基础研究;前沿探索项目

在线出版日期：2021-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：207-212