Elman神经网络与ARIMA模型预测流感发病率对比分析

"本文对比了Elman神经网络模型和ARIMA模型在预测流感发病率上的表现，通过河南省2006年至2011年的流感疫情数据进行训练和检验。研究表明，两种模型在预测效能上接近，Elman神经网络模型同样具有较高的应用价值。" 正文: Elman神经网络是一种递归神经网络，由Jeff Elman在1990年提出，主要用于处理时间序列数据。它引入了“上下文单元”（context units）的概念，能够记忆过去的输入状态，从而捕捉时间序列中的长期依赖关系。在流感发病率预测中，这种能力尤为重要，因为流感的发生往往受到季节性、趋势性和周期性因素的影响。 ARIMA（自回归整合滑动平均模型）是统计学中用于时间序列预测的经典模型，尤其适合处理平稳或差分后可达到平稳的数据。ARIMA模型结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分，可以有效地捕获时间序列数据的线性结构和短期波动。 在这项研究中，作者选取了2006年1月至2010年12月的流感疫情数据作为训练集，用于构建Elman神经网络模型和最优ARIMA模型。2011年的数据则作为检验集，用来评估两个模型的预测准确性。通过比较两种模型的平均误差绝对值、平均误差绝对率和非线性相关系数，发现Elman神经网络模型在预测流感发病率时的表现与ARIMA模型相当。 平均误差绝对值和平均误差绝对率反映了模型预测值与实际值之间的差距，数值越小表示预测精度越高。非线性相关系数则是衡量模型预测值与实际值之间线性相关程度的指标，其值越接近1，表明模型对数据的拟合度越好。Elman神经网络模型的这些指标表明，尽管它基于非线性学习机制，但在流感发病率预测上，其性能与传统的ARIMA模型不相上下。 此外，这项研究还指出，Elman神经网络模型在处理非线性关系和复杂模式方面可能具有优势，特别是在流感发病率受多种非线性因素影响的情况下。这使得Elman神经网络在某些情况下可能成为更优的选择，尤其是在没有明确的线性模式或者数据中存在复杂的交互效应时。 总结来说，Elman神经网络模型和ARIMA模型在流感发病率预测上都有良好的表现，但Elman模型更适合处理非线性问题，可能在面对更复杂的数据模式时展现出更强的适应性。对于公共卫生领域的研究人员而言，选择哪种模型取决于具体问题的特性以及对模型复杂性的接受程度。在实际应用中，这两种模型都可以作为有力的工具，帮助预测流感等传染病的发病趋势，为防控策略提供科学依据。