ARIMA模型与灰色预测模型GM(1,1)在HIV感染人数预测中的应用
目的 比较ARIMA模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)与灰色预测模型[gray forecast model,GM(1,1)]在艾滋病感染人数预测上的有效性.方法 以安徽省芜湖市2005-2011年疫情资料为基础,分别使用月发病人数及年度发病人数建立ARIMA模型及GM(1,1)模型,通过预测结果与实际值的对比来比较两模型的应用效果.结果 ARIMA模型及GM(1,1)模型的拟合结果均与芜湖市艾滋病发病趋势相一致,ARIMA模型的平均误差率稍高于GM(1,1)模型.结论 在对无周期性的艾滋病疫情数据进行预测时,ARIMA模型的预测优势不能得到充分体现,从而使ARIMA模型的平均误差率稍高于GM(1,1)模型,因此在进行传染病及疾病预测时,应综合考虑和比较多种模型的预测效果,选择适合本地区的预测模型进行预测,且应不断补充新的数据对模型进行修正或重新拟合,才能达到有效预测的目的.
获得性免疫缺陷综合征、预测、模型,统计学
16
R181.3;R512.91(流行病学与防疫)
"十二五"国家科技重大专项2012ZX10001007
2013-01-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1100-1103