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

作     者：王永斌 李向文 柴峰 袁聚祥 尹素凤 武建辉 WANG Yong-bin;LI Xiang-wen;CHAI Feng;YUAN Ju-xiang;YIN Su-feng;WU Jian-hui

作者机构：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 

出 版 物：《环境与职业医学》 (Journal of Environmental and Occupational Medicine)

年 卷 期：2016年第33卷第10期

页      面：984-987,999页

学科分类：1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 100402[医学-劳动卫生与环境卫生学] 10[医学] 

基　　金：河北省重点职业病防治技术研究项目(编号:13277709D) 河北省卫生厅医学科学研究重点项目(编号:20130055) 

主　　题：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 

摘      要：[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。