基于结核病预测模型的比较研究  

作　　者：李清江[1] 

机构地区：[1]齐齐哈尔医学院现代教育技术中心计算机教研室,黑龙江齐齐哈尔161006

出　　处：《硅谷》2012年第14期81-81,87,共2页

基　　金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目资助(NO:2511622)

摘　　要：随随结核病预防体系的不断发展和完善,各种关于结核病各个方面的预测模型也不短兴起。预测对结核病的防治的重要性开始显现。针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,归纳几种常用于预测的神经网络:ARIMA模型PSO算法预测模型、RBF神经网络、组合预测模型ARIMA-BPNN模型、ARIMA-GRNN模型,并总结相应的优缺点,及其适用的预测范围。通过对各种预测模型的预测结果进行比较分析。预测结果显示,用单一预测模型进行预测时,因自身的局限,使其预测精度和稳定性不高。而将两种或两种以上的预测模型进行组合预测更能有效提高预测精度,充分的降低预测风险,保证预测结果的稳定性。

关 键 词：ARIMA模型 RBF神经网络模型 ARIMA-BPNN模型 ARIMA-GRNN模型 

分 类 号：R52[医药卫生—内科学]