《表1 不同模型性能比较：基于集成回声状态网络模型在兰州市艾滋病发病例数预测中的应用》

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《基于集成回声状态网络模型在兰州市艾滋病发病例数预测中的应用》

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模型ARIMA、ESN、ADABOOST-ESN的评价指标值见表1。结果显示，ARIMA在训练集上的RMSE和MAPE值分别为6.91和20.61%，在测试集上分别为11.03和31.21%；ESN在训练集上的RMSE和MAPE值分别为4.89和20.06%，在测试集上分别为6.72和16.37%；ADABOOST-ESN在训练集上的RMSE和MAPE值分别为4.46和18.93%，在测试集上分别为6.18和16.14%。显然模型ADABOOST-ESN的表现最优，相比于ARIMA，误差降低了15.07%；相比于ESN，误差降低了0.23%。从年累计发病例数来看，ARIMA、ESN、ADABOOST-ESN三种模型在测试集上的相对误差分别为7.27%，3.52%和1.36%，明显本文提出的预测模型精度更高，误差更小。