SARIMA-RBF组合模型在流行性腮腺炎流行趋势预测中的应用

发布时间：2025-03-15 03:07

　　 目的探讨SARIMA-RBF组合模型拟合及预测我国流行性腮腺炎(流腮)流行趋势的应用。方法利用全国2004—2015年流腮逐月发病率建立SARIMA模型。将基于SARIMA模型的拟合值作为输入向量,实际值作为输出向量,根据时间因素作为输入向量与否建立2个SARIMA-RBF组合模型(加入时间因素记为组合模型A,不加入时间因素记为组合模型B)。运用SARIMA模型和2个SARIMA-RBF组合模型预测2016年7—12月流腮发病率并与实际值比较,采用平均绝对百分比误差(MAPE)、平均误差率(MER)、均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)评价模型拟合及预测效果。结果 SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12为最优SARIMA模型。SARIMA模型、组合模型A和组合模型B拟合的MAPE分别为15.724%、12.217%、13.941%,MER分别为15.168%、10.179%、14.042%,MSE分别为0.336、0.167、0.713,MAE分别为0.296、0.199、0.274。预测的MAPE分别为12.069%、7.904%、9.598%,MER分别为12.331%...

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【文章目录】：
1 材料和方法
    1.1 资料来源
    1.2 方法
        1.2.1 SARIMA
        1.2.2 RBF模型
        1.2.3 季节指数
        1.2.4 SARIMA-RBF组合模型
    1.3 统计分析及模型评价
2 结果
    2.1 基本情况
    2.2 SARIMA模型
    2.3 SARIMA-RBF组合模型
    2.4 3个模型拟合及预测效果比较
3 讨论



本文编号：4035060