单纯ARIMA模型和ARIMA．GRNN组合模型在猩红热发病率中的预测效果比较

探讨单纯求和自回归滑动平均(ARIMA)模型和求和自回归滑动平均模型与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在猩红热发病率研究中的应用。该研究对某市2000——2006年猩红热月发病率资料建立ARIMA模型，然后将其拟合值作为GRNN的输入，实际值作为网络的输出训练网络，然后比较两个模型的效果。结果表明，单纯ARIMA模型和组合模型的平均误差率(MER)分别为31．6％、28．7％；决定系数(R2)分别为0．801、0．872。组合模型的效果要优于单纯ARIMA模型，可以用于发病率的拟合与预测