本文關(guān)鍵詞： 梅毒 ARIMA模型 預(yù)測 擬合　出處：《數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：搜集2008-2014年新疆巴音郭楞蒙古自治州(簡稱巴州)梅毒月發(fā)病數(shù)據(jù),采用時間序列分解方法(Time Series Decomposition methods)探討該地區(qū)梅毒月發(fā)病率的季節(jié)性,建立ARIMA(0,1,1)(1,0,1)_(12)時間序列模型,模型預(yù)測值的動態(tài)趨勢與實際發(fā)病率基本吻合,平均絕對百分比誤差MAPE=17.36,具有較高的預(yù)測精度,可以較好的預(yù)測短期內(nèi)梅毒的變化趨勢,為梅毒的預(yù)防控制措施提供可靠依據(jù).
[Abstract]:The monthly incidence data of syphilis in Bayingulan Mongolian Autonomous Prefecture (Bazhou) of Xinjiang from 2008 to 2014 were collected. The seasonal incidence of syphilis in this region was investigated by using time Series Decomposition methods. A time series model was established for the incidence of syphilis. The dynamic trend of the predicted value is basically consistent with the actual incidence, and the average absolute percentage error is 17.36, which has a higher prediction accuracy and can better predict the change trend of syphilis in the short term, and provide a reliable basis for the prevention and control of syphilis.
【作者單位】： 新疆醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院;新疆教育學(xué)院數(shù)學(xué)學(xué)院;新疆醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)工程技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11461073)
【分類號】：R759.1;R181.3

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本文編號：1537503