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

来源：环境与职业医学杂志 2016年第10期北京时间：

作者：王永斌, 李向文, 柴峰, 袁聚祥, 尹素凤, 武建辉,

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%，0.122，4999 319.100，1781.100和20.033%，0.200，2151 104.000，4638.000；BPNN模型拟合及预测的MRE，MER，MSE和MAE分别为9.891%，0.124，3615 099.600，1802.000和6.932%，0.069，2576 025.000，1605.000；GM（1，1）-GRNN组合模型拟合及预测的MRD，MER，MSE和MAE分别为6.490%，0.069，1900 198.400，1001.200和3.939%，0.039，831744.000，912.000。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。

关键词：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,