期刊简介
《中华流行病学杂志》前身为1956年创刊的《流行病学杂志》，为流行病学及其相关学科的高级专业学术期刊。以从事预防医学、基础医学、临床医学及流行病 学科研与教学的工作者为读者对象。《中华流行病学杂志》按照理论与实际应用相结合的原则，集中报道国内流行病学领域内重要的科研成果，重视现场流行病学调 查和监测，展现与流行病学相关的实验室科研报告，报道临床流行病学研究，综合反映疾病预防控制工作中的热点和重点问题。
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首页>中华流行病学杂志
- 杂志名称：中华流行病学杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中华医学会
- 国际刊号：0254-6450
- 国内刊号：11-2338/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：连续多年被评为百种中国杰出学术期刊、中国精品科技期刊、中国最具国际影响力学术期刊等。期刊收录：万方收录(中), 知网收录(中), 上海图书馆馆藏, JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 国家图书馆馆藏, 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), CA 化学文摘(美), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
非线性自回归神经网络在肾综合征出血热流行趋势预测中的应用
吴伟；安淑一；郭军巧；关鹏；任仰武；夏玲姿；周宝森
关键词：肾综合征出血热, 非线性自回归神经网络, 预测
摘要：目的 探讨非线性自回归(NAR)神经网络拟合及预测我国HFRS流行趋势的应用.方法 使用2004-2013年全国HFRS月报告发病数序列建立ARIMA模型和NAR神经网络模型,预测2014年HFRS月发病数,并比较两模型的拟合和预测效果.结果 对于拟合集,ARIMA模型的平均绝对误差(MAE)、均方误差平方根(RMSE)和平均绝对误差百分比(MAPE)分别为148.058、272.077和12.678％,NAR神经网络分别为119.436、186.671和11.778％;对于预测集,ARIMA模型的MAE、RMSE和MAPE分别为189.088、221.133和21.296％,NAR神经网络分别为119.733、151.329和11.431％.结论 NAR神经网络对于全国HFRS流行趋势拟合及预测效果优于传统的ARIMA模型,具有良好推广应用价值.
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