本文關(guān)鍵詞：基于R的江西省肺結(jié)核發(fā)病率ARIMA-SVM組合預(yù)測模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的在ARIMA和SVM基礎(chǔ)上,提出一種肺結(jié)核發(fā)病率組合預(yù)測方法。方法以2004年至2012年江西省肺結(jié)核月發(fā)病率資料為例,利用R中的forecast包、e1071包,擬合ARIMA-SVM模型實現(xiàn)對肺結(jié)核發(fā)病率的預(yù)測。結(jié)果ARIMA-SVM組合預(yù)測模型的預(yù)測精度優(yōu)于單純ARIMA模型。結(jié)論 ARIMA-SVM組合預(yù)測模型是一種切實可行的肺結(jié)核發(fā)病率預(yù)測方法。
【作者單位】： 南昌大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 支持向量機 差分自回歸移動平均 組合預(yù)測 肺結(jié)核發(fā)病率
【基金】：江西省研究生創(chuàng)新專項資金項目(YC2013-S009)
【分類號】：R52;R181.2
【正文快照】： 肺結(jié)核是由結(jié)核分枝桿菌引發(fā)的肺部感染性疾病,是嚴(yán)重威脅人類健康的疾病,我國是世界上結(jié)核疫情最嚴(yán)重的國家之一[1]。對肺結(jié)核發(fā)病率進行預(yù)測,從而做到有效防控是一件具有實際意義的事情。常見的時間序列預(yù)測模型為差分自回歸移動平均(ARI-M A)模型,ARIM A模型為基于線性數(shù)據(jù)

  本文關(guān)鍵詞：基于R的江西省肺結(jié)核發(fā)病率ARIMA-SVM組合預(yù)測模型，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：383196