根據(jù)國家疾病預(yù)防控制局提供的2013年1月至2019年10月艾滋病發(fā)病數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù),分別建立ARIMA（0,1,1）×（0,1,1）₁₂乘積季節(jié)模型和Prophet模型,并對兩種模型的預(yù)測效果進(jìn)行對比.結(jié)果表明,兩種模型均能很好地預(yù)測我國艾滋病的發(fā)病人數(shù)以及變化趨勢,其RMSE分別為345.46、328.88,且Prophet模型的預(yù)測效果更優(yōu). 

【文章來源】：河南科學(xué). 2020,38(09)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

Prophet模型流程圖

為判斷該時(shí)間序列數(shù)據(jù)是否為平穩(wěn)序列，對其進(jìn)行Dickey Fuller平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果見表1.所得P值為1.00，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于臨界值0.05，說明不能拒絕原假設(shè).所以在一定的可信度下，可以認(rèn)為該時(shí)間序列數(shù)據(jù)是不穩(wěn)定的.2.1.2 時(shí)間序列平穩(wěn)化

對經(jīng)過一階差分與季節(jié)差分后的平穩(wěn)時(shí)間序列做ACF和PACF檢測，結(jié)果見圖4.時(shí)間序列的自相關(guān)系數(shù)與偏自相關(guān)系數(shù)超過95%落在2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)，且呈現(xiàn)拖尾狀態(tài)，故初步假定模型為ARIMA(p,1,q)×(P,1,Q)12.其中，p、q、P和Q可以取值為0和1.依據(jù)赤池信息量準(zhǔn)則（AIC）和貝葉斯信息量準(zhǔn)則（BIC）對16種模型進(jìn)行判定（表2），最終選取AIC和BIC最小值所對應(yīng)的最優(yōu)模型：ARIMA(0,1,1）×（0,1,1)12.圖4 差分后序列的ACF和PACF圖

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3464104