采用灰色-广义回归神经网络组合模型预测我国尘肺病发病人数的方法探讨

王永斌; 李向文; 柴峰; 袁聚祥; 尹素凤; 武建辉

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[目的]探讨灰色-广义回归神经网络组合模型[GM(1,1)-GRNN]在我国尘肺病发病人数预测中的应用,并比较其与灰色模型(GM)和反向传播网络(BPNN)模型的预测效果。[方法]收集2003—2012年我国尘肺病发病资料,用SAS9.3建立GM(1,1)模型,用Matlab 8.0建立BPNN模型和GM(1,1)-GRNN组合模型,并用2013年的数据评价模型的预测效果。[结果]GM(1,1)模型拟合及预测的平均相对误差(MRE),平均误差率(MER),均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)分别为12.041%,0.122,4 999 319.100,1 781.100和20.033%,0.200,2 151 104.000,4 638.000;BPNN模型拟合及预测的MRE,MER,MSE和MAE分别为9.891%,0.124,3 615 099.600,1 802.000和6.932%,0.069,2 576 025.000,1 605.000;GM(1,1)-GRNN组合模型拟合及预测的MRD,MER,MSE和MAE分别为6.490%,0.069,1 900 198.400,1 001.200和3.939%,0.039,831 744.000,912.000。GM(1,1)-GRNN组合模型预测的2014—2015年我国尘肺病的发病人数分别为23 768和23 434。[结论]GM(1,1)-GRNN组合模型的拟合及预测效果优于GM(1,1)模型和BPNN模型。

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来源
《环境与职业医学》 |2016年第10期|984-987|共5页
作者
王永斌; 李向文; 柴峰; 袁聚祥; 尹素凤; 武建辉;
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作者单位

华北理工大学公共卫生学院医学统计与流行病学系;

河北唐山063000;

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正文语种 chi
中图分类生产性粉尘及尘肺;
关键词
灰色-广义回归神经网络组合模型; 统计学; 尘肺病; 发病人数; 预测;

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