基于周期分解的ARIMA模型在甲肝发病率预测中的应用

发布时间：2018-05-06 04:20

  本文选题：ARIMA模型 + 周期分解法　； 参考：《现代预防医学》2015年23期

【摘要】：目的探讨基于周期分解的ARIMA模型在我国甲肝月发病率预测中的应用,并比较其与SARIMA模型的预测效果。方法收集2004年1月-2014年12月我国甲肝月发病率资料,用SPSS13.0分别拟合两种模型,并用2014年的数据评价模型的预测效果。结果基于周期分解的ARIMA模型的拟合及预测的MRD,MER,MSE和MAE分别为4.4691,0.0446,0.0002,0.0092;4.1310,0.0415,0.0001,0.0066。SARIMA模型的拟合及预测的MRD,MER,MSE和MAE分别为7.2979,0.0781,0.0003,0.0185;6.4407,0.0708,0.0002,0.0110。结论基于周期分解的ARIMA模型拟合和预测效果优于SARIMA模型。它可以提高预测的精度,具有较好的应用价值。
[Abstract]:Objective to explore the application of ARIMA model based on periodic decomposition in predicting the monthly incidence of hepatitis A in China and compare its effect with that of SARIMA model. Methods the monthly incidence data of hepatitis A in China from January 2004 to December 2014 were collected, two models were fitted with SPSS13.0, and the prediction effect of the model was evaluated with the data of 2014. Results the fitting and prediction of ARIMA model based on periodic decomposition for MSE and MAE were 4.4691 / 0. 044 / 0.0002 / 0. 0092 / 0. 1310 / 0. 015 / 0. 0001 / 0. 0066.SARIMA respectively. The fitting and predicting of ARIMA model and MAE were 7. 29791 / 0.0781 / 0. 000 / 0. Conclusion the fitting and prediction effect of ARIMA model based on periodic decomposition is better than that of SARIMA model. It can improve the accuracy of prediction and has good application value.
【作者单位】： 华北理工大学公共卫生学院;
【分类号】：R512.61;R181.3

【参考文献】

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【共引文献】

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