极端学习机模型在衡水市乙肝月发病率预测中的应用
Application of extreme learning machine model in the prediction of monthly incidence of hepatitis B in Hengshui City

目的 探讨极端学习模型在衡水市乙肝月发病率预测中的应用，并与神经网络模型比较预测效果。方法 收集2005年1月 - 2017年7月衡水市乙肝月发病率资料，并组成具有151个数据的时间序列，随机选择75%的数据进行学习建模，剩余25%数据作为一步预测的检验数据，其次使用前147个数据作为学习数据，后4个数据作为四步预测的检验数据，并对2种模型的预测效果进行对比。结果 极端学习机学习的MRE为0.03，一步预测MRE为：0.04，四步预测RE分别为：2.8%、7.73%、20.15%、35.43%，神经网络学习的MRE为：0.06，一步预测MRE为0.07，四步预测RE分别为7.34%、22.14%、82.30%、38.86%。结论 极端学习机模型学习和预测效果优于神经网络，它可以提高预测的精度，具有较高的实用价值。