应用ARIMA-GRNN模型预测深圳市宝安区流感样病例发病率

发布时间：2017-10-16 23:21

  本文关键词：应用ARIMA-GRNN模型预测深圳市宝安区流感样病例发病率

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【摘要】：目的建立预测流感样病例发病率的ARIMA-GRNN模型,并验证其可行性。方法应用SPSS 19.0软件,对2010年1月-2015年9月宝安区流感样病例月发病率进行模型拟合,并应用MATLAB 7.0联合GRNN模型进行误差修正。以2014年10月-2015年9月月流感样病例发病率作为考核样本评价模型预测效果,并预测2015年10-12月月流感样病例发病率。结果 ARIMA(2,1,0)(0,1,1)12拟合2010年1月-2015年9月宝安区每月新增感染率的变动趋势较为理想,联合GRNN模型后,预测结果与实际值相对误差最大值为3.12%,最小为2.00%;结论 ARIMA(2,1,0)(0,1,1)12-GRNN模型在宝安区流感样病例发病率短期趋势的预测与实际发病率吻合,拟合效果较好。
【作者单位】： 深圳市宝安区疾病预防控制中心;中山大学公共卫生学院;深圳市宝安区中心医院;
【关键词】： 流感样病例 预测 时间序列
【分类号】：R511.7
【正文快照】： 时间序列是按时间排列的一组数据,其中蕴含事物与现象的大量信息,把它视为依赖于时间的随机变量,对其进行数学建模,即可以从其过去值以及现在值预测未来值。ARIMA模型(自回归移动平均模型Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)在预测过程中既考虑了序列，

本文编号：1045494