SARIMA-GRNN组合模型和SARIMA模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用

目的 探讨SARIMA-GRNN组合模型和SARIMA模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用,并对他们的预测效果进行比较.方法 选取2004-2016年上海市流行性腮腺炎逐月发病率资料,基于2004年1月-2016年6月的数据建立SARIMA模型.利用2004-2015年流行性腮腺炎的SARIMA模型拟合值与实际值、时间因子训练SARIMA-GRNN组合模型,并运用2016年1-6月数据进行验证,筛选模型最优平滑因子(spread).采用2016年7-12月数据进行回代验证模型的外推预测效果.评价指标包括平均绝对误差百分比(MAPE)、平均误差率(MER)、均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE).结果 SARIMA(0,0,2)(0,1,1)12为最优SARIMA模型.SARIMA-GRNN组合模型spread值为0.0037.2.93％、2.28％、0.01、0.04.SARIMA模型、SARIMA-GRNN组合模型预测的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为17.40％、17.26％、0.03、0.16;15.24％、15.50％、0.02、0.14.结论 SARIMA-GRNN组合模型拟合及预测效果均优于SARIMA模型,但预测精度有待进一步提高.