基于R的江西省肺结核发病率ARIMA-SVM组合预测模型

发布时间：2017-05-21 09:08

  本文关键词：基于R的江西省肺结核发病率ARIMA-SVM组合预测模型，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目的在ARIMA和SVM基础上,提出一种肺结核发病率组合预测方法。方法以2004年至2012年江西省肺结核月发病率资料为例,利用R中的forecast包、e1071包,拟合ARIMA-SVM模型实现对肺结核发病率的预测。结果ARIMA-SVM组合预测模型的预测精度优于单纯ARIMA模型。结论 ARIMA-SVM组合预测模型是一种切实可行的肺结核发病率预测方法。
【作者单位】： 南昌大学公共卫生学院;
【关键词】： 支持向量机 差分自回归移动平均 组合预测 肺结核发病率
【基金】：江西省研究生创新专项资金项目(YC2013-S009)
【分类号】：R52;R181.2
【正文快照】： 肺结核是由结核分枝杆菌引发的肺部感染性疾病,是严重威胁人类健康的疾病,我国是世界上结核疫情最严重的国家之一[1]。对肺结核发病率进行预测,从而做到有效防控是一件具有实际意义的事情。常见的时间序列预测模型为差分自回归移动平均(ARI-M A)模型,ARIM A模型为基于线性数据

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本文编号：383196