《表3 4类预测模型对该院精神类疾病患者数预测误差平均值比较》

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《SARIMA及神经网络模型在精神类疾病患者预测中的比较研究》

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通过SARIMA（1，1，1）×（1，1，1）3、BP神经网络、RBF神经网络和小波神经网络模型，预测2017年1月1日至16日精神类疾病患者数，并和实际值计算评价指标进行对照检验（见表3）。由表3可见，训练的四种预测模型均可作为精神类疾病患者数的预测，就预测效果而言，小波神经网络模型的各项误差指标均明显低于SARIMA（1，1，1）×（1，1，1）3模型，BP神经网络、RBF神经网络和小波神经网络模型，可作为预防和精神类疾病发作或爆发的理论依据。