基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的全國病毒性肝炎發(fā)病率預(yù)測.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域中的預(yù)測問題越來越受到人們的關(guān)注。在當(dāng)今社會中，經(jīng)濟(jì)效益是個值得思考的問題，如何提高醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)效益，預(yù)測發(fā)揮了很大的作用。首先，在傳染病方面，通過預(yù)測傳染病的發(fā)病率，可以指導(dǎo)相關(guān)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)，合理分配人力物力資源，及時控制傳染病爆發(fā)，減小其危害。其次，醫(yī)院的門診量、住院率等數(shù)據(jù)反映了一個醫(yī)院的應(yīng)診能力以及醫(yī)療技術(shù)水平，通過對這些數(shù)據(jù)的預(yù)測，可以合理分配醫(yī)療資源，正確評價醫(yī)院的業(yè)務(wù)水平。

2、
　　 對于傳染病的預(yù)測，以往常采用回歸的方法、指數(shù)平滑法、ARIMA預(yù)測方法、灰色預(yù)測方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法等。這些預(yù)測方法有各自的優(yōu)點，但同時也存在著不足。如何提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，減小誤差是預(yù)測中遇到的主要問題。
　　 灰色模型系統(tǒng)是利用累加后生成的新數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，在一定程度上弱化了原始數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，容易找出數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，具有建模所需樣本量小，短期預(yù)測精度高等優(yōu)點。但是同時存在著對歷史數(shù)據(jù)異常情況難以處理，對歷史數(shù)據(jù)

3、依賴性強(qiáng)，當(dāng)數(shù)據(jù)突然出現(xiàn)較大變化時，預(yù)測偏差大的問題。
　　 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有模仿多種函數(shù)的能力，可以逼進(jìn)任意閉區(qū)間內(nèi)的任意復(fù)雜的連續(xù)非線性函數(shù)，能夠避免其它某些系統(tǒng)數(shù)據(jù)辨識方法產(chǎn)生的信息失真現(xiàn)象，具有良好的適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力。但是存在需要樣本量大，學(xué)習(xí)收斂速度較慢，對初始權(quán)值非常敏感，極易收斂于局部極小值，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和記憶還具有不穩(wěn)定性等問題。
　　 利用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測時間序列時，與灰色模型相比：計算精度高，且誤差可控。