《表2 不同隐含层神经个数对应的网络训练误差》

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《基于SARIMA-ERNN组合模型预测我国细菌性痢疾发病率》

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对细菌性痢疾原始序列进行D=1的季节差分，以2005年1月—2016年12月SARIMA模型的拟合值作为ERNN模型的输入值，以对应月份的细菌性痢疾实际发病率作为ERNN模型的输出值。网络输入层和输出层神经元个数均为1，根据经验，为防止过拟合的现象出现，隐含层神经元个数采用试凑法在4～21之间寻找，网络训练误差结果见表2。根据训练结果最终选择隐含层神经元个数为20，用确定好的网络构建SARIMA-ERNN组合模型，然后以2017年ARIMA模型的预测结果作为输入值，使用该组合模型预测2017年细菌性痢疾的发病率（表1第5列），残差的ACF图见图4。