利用遗传算法优化的ARIMA-BP组合模型预测手足口病发病趋势

摘要

目的 探讨ARIMA模型及遗传算法优化的ARIMA-BP神经网络组合模型在传染病预测与预警中的应用,为相关部门制定防治措施提供参考. 方法 选择某市2009～ 2013年的手足口病发病数作为研究对象,首先建立ARIMA模型,得到的拟合值作为神经网络输入值,真实观测值作为输出值,带入通过遗传算法优化的BP神经网络中训练,并比较两种模型的预测精度. 结果 对建立的ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12模型预测的相对误差为39.89％,决定系数为0.786,经统计检验残差为白噪声序列;组合模型预测的相对误差为26.25％,决定系数为0.852. 结论 该组合模型的预测精度高于ARIMA模型,且对于极值的预测较为精确,可以为其他传染病的预测及建立统计预警提供参考.