本文選題：ARIMA模型 + 周期分解法　； 參考：《現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)》2015年23期

【摘要】：目的探討基于周期分解的ARIMA模型在我國(guó)甲肝月發(fā)病率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,并比較其與SARIMA模型的預(yù)測(cè)效果。方法收集2004年1月-2014年12月我國(guó)甲肝月發(fā)病率資料,用SPSS13.0分別擬合兩種模型,并用2014年的數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)效果。結(jié)果基于周期分解的ARIMA模型的擬合及預(yù)測(cè)的MRD,MER,MSE和MAE分別為4.4691,0.0446,0.0002,0.0092;4.1310,0.0415,0.0001,0.0066。SARIMA模型的擬合及預(yù)測(cè)的MRD,MER,MSE和MAE分別為7.2979,0.0781,0.0003,0.0185;6.4407,0.0708,0.0002,0.0110。結(jié)論基于周期分解的ARIMA模型擬合和預(yù)測(cè)效果優(yōu)于SARIMA模型。它可以提高預(yù)測(cè)的精度,具有較好的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:Objective to explore the application of ARIMA model based on periodic decomposition in predicting the monthly incidence of hepatitis A in China and compare its effect with that of SARIMA model. Methods the monthly incidence data of hepatitis A in China from January 2004 to December 2014 were collected, two models were fitted with SPSS13.0, and the prediction effect of the model was evaluated with the data of 2014. Results the fitting and prediction of ARIMA model based on periodic decomposition for MSE and MAE were 4.4691 / 0. 044 / 0.0002 / 0. 0092 / 0. 1310 / 0. 015 / 0. 0001 / 0. 0066.SARIMA respectively. The fitting and predicting of ARIMA model and MAE were 7. 29791 / 0.0781 / 0. 000 / 0. Conclusion the fitting and prediction effect of ARIMA model based on periodic decomposition is better than that of SARIMA model. It can improve the accuracy of prediction and has good application value.
【作者單位】： 華北理工大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院;
【分類號(hào)】：R512.61;R181.3

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本文編號(hào)：1850761