应用ARIMA-GRNN组合模型分析江苏尘肺病发病情况

来源：环境与职业医学杂志 2019年第8期北京时间：

作者：卞子龙, 汤佳琪, 倪春辉, 朱宝立, 张恒东, 丁帮梅, 沈涵, 韩磊,

摘要：背景 尘肺病是中国职业人群中最常见的、危害最严重、影响面最广的职业性疾病，江苏省尘肺病发病情况十分严峻。 目的 基于求和自回归移动平均模型（ARIMA）与灰色模型GM（1，1）、广义神经回归网络模型（GRNN）的分别组合，构建适合江苏省尘肺病预测的组合模型。 方法 利用2006年1月—2017年12月江苏省尘肺病逐月新诊断病例资料构建尘肺病ARIMA预测模型，以2018年1—8月的数据作为模型测试值。将拟合尘肺病ARIMA模型时产生的残差值加上阈值3后，再用GM（1，1）模型拟合构建ARIMA-GM组合模型，拟合并预测尘肺发病数。将尘肺病ARIMA模型拟合值作为GRNN模型的输入值，尘肺病的真实发病数作为输出值，构建ARIMA-GRNN组合模型，拟合并预测。评价模型拟合效果的指标分别采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和平均相对误差（MRE）。 结果 三种模型拟合江苏省尘肺病新病例情况的MSE依次为ARIMA-GRNN（0.3214） 结论 在江苏省尘肺病新病例预测中ARIMA-GRNN模型优于ARIMA-GM模型和单纯的ARIMA模型。

关键词：ARIMA, ARIMA-GM, ARIMA-GRNN, 尘肺, 预测,