三种时间序列模型在盐城市肾综合征出血热发病预测应用中的比较研究

发布时间：2021-12-28 11:16

　　目的比较GM（1,1）灰色模型、求和自回归滑动平均ARIMA模型和神经网络GRNN模型预测盐城市肾综合症出血热（HFRS）发病率的效果,探索最优预测模型。方法利用2005-2015年盐城市HFRS发病率建立GM（1,1）模型、GM（1,1）-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型,比较模型的拟合效果。根据2016年HFRS发病率比较各模型的预测效果,确定最优模型,并预测2017-2018年HFRS发病率。结果 GM（1,1）模型、GM（1,1）-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型拟合值相对误差分别为13.364%、2.033%、21.150%和16.519%,预测值相对误差分别为16.350%、10.773%、10.820%和0.018%。采用最优模型ARIMA-GRNN模型预测2017和2018年盐城市HFRS发病率分别为0.859/10⁵和0.853/10⁵。结论从模型整体拟合预测效果综合考虑,利用ARIMA-GRNN组合模型预测盐城市HFRS发病情况能够取得更好的效果,预测结果可对该病的防控提供数据支... 

【文章来源】：中国卫生统计. 2020,37(02)北大核心CSCD

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

盐城市2005-2016年HFRS报告发病率时序图

GM(1,1)及GM(1,1)-GRNN模型拟合预测盐城市HFRS发病率图

制作差分后序列自相关图(ACF图)和偏自相关图(PACF图)(图4)。可以看出,ACF图和PACF图都具有拖尾性,提示模型有一个AR和MA过程。自相关系数一阶以后全部落在置信区间内,偏相关系数二阶以后全部落在置信区间内,初步确定p=2,q=1。查阅相关参考文献,P和Q超过2阶的情况很少见[14],可分别取0,1,2逐个尝试,最终根据模型参数及总体的显著性,模型的拟合优度进行比较,选择最佳模型。图4 一阶季节性差分后序列ACF图和PACF图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3553964