基于SVM模型和ARIMA模型在拟合病毒性肝炎发病率中的应用

发布时间：2018-04-10 15:10

  本文选题：SVM + ARIMA　； 参考：《现代预防医学》2017年09期

【摘要】：目的运用SVM和ARIMA方法对我国病毒性肝炎发病率进行预测,对拟合结果进行比较。为病毒性肝炎的预防提供科学依据。方法利用中国卫生统计年鉴1995-2014年的病毒性肝炎发病率数据分别建立SVM和ARIMA拟合模型,并对拟合效果进行比较。截取近年时序资料适当设置滑动窗口、映射关系和训练参数,借助MATLAB软件完成数据智能训练、仿真和预测;ARIMA法用于发病率序列拟合建模,借助SAS软件最优定阶识别、外推预测。结果病毒性肝炎发病率SVM模型和ARIMA模型SSE和MAPE分别为229、289,3.53%、3.86%。SVM模型拟合效果优于ARIMA模型,SVM模型预测2015-2017年病毒性肝炎预测发病率为(1/10万)分别为84.31、83.21、82.27。结论SVM法可用于时序建模,ARIMA法理论成熟且为经典方法。SVM模型拟合效果优于ARIMA模型,模型拟合要充分考虑数据特征。
[Abstract]:Objective to predict the incidence of viral hepatitis by SVM and ARIMA and compare the fitting results.To provide scientific basis for the prevention of viral hepatitis.Methods SVM and ARIMA fitting models were established based on the incidence data of viral hepatitis from 1995 to 2014 in China Health Statistics Yearbook, and the results of fitting were compared.The time series data of recent years are properly set up sliding window, mapping relationship and training parameters, data intelligence training is completed with MATLAB software, simulation and prediction Arima method is used to model incidence sequence fitting, and SAS software is used to identify the optimal order and extrapolate prediction.Conclusion SVM method can be used in time series modeling and its theory is mature and the fitting effect of classical method. SVM model is better than that of ARIMA model. Data characteristics should be fully considered in model fitting.
【作者单位】： 潍坊市人民医院;潍坊医学院;
【基金】：教育部人文社科课题(No.15YJCZH087)
【分类号】：R512.6

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本文编号：1731726