期刊简介
江苏省预防医学领域首家公开发行的科技期刊，及时反映江苏省预防医学业务水平和学术水平，将江苏省及其它地区预防医学的先进技术、方法和最新信息反馈给各级预防医学工作者，是江苏省预防医学领域各学科进行学术交流的前沿阵地。内容侧重于预防医学领域内各学科的学术研究及方法探讨，兼顾基层工作者的实践经验交流。
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- 杂志名称：江苏预防医学杂志
- 主管单位：江苏省卫生厅
- 主办单位：江苏省疾病预防控制中心 江苏省预防医学会
- 国际刊号：1006-9070
- 国内刊号：32-1446/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国期刊全文数据库(CJFD)期刊收录：维普收录(中), 国家图书馆馆藏, 知网收录(中), 上海图书馆馆藏, 万方收录(中), CA 化学文摘(美)
ARIMA 模型和 BP 神经网络模型在我国乙型肝炎发病预测中的应用
陈远方；张熳；王小莉；戎毅；彭海燕；管芳
关键词：乙型肝炎, 发病率, 求和自回归移动平均模型, BP 神经网络模型, 预测
摘要：目的：探讨适合全国乙肝发病率的预测模型，为乙肝预测预警系统提供参考。方法应用2004－2012年全国乙肝月发病率数据，分别建立 ARIMA 模型和 BP 神经网络模型，利用建立的模型预测2013年1－12月乙肝发病率，采用实际发病率验证与比较两种模型的预测效果，评价指标为平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差率（MER）和非线性相关系数（RNL）。结果全国2004－2013年乙肝月发病率在2.79／10万～9.44／10万间波动，序列具有明显的长期趋势。建立的乘积 ARIMA（0，1，1）（0，1，1）12模型预测的 MAE、MER、RNL 分别为0.445、0.065、0.909，BP 神经网络模型分别为0.635、0.093、0.872。ARIMA 模型预测的平均绝对误差和平均绝对误差率要低于 BP 神经网络模型（△MAE＝0.190，△MER＝0.028），非线性相关系数要高于BP 神经网络模型（△RNL＝0.037）。结论 ARIMA 模型和BP 神经网络模型均适用于我国乙肝发病率的预测，且前者的预测效能和非线性拟合能力略优于后者。
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