季节性组合预测模型在医院门诊量中的应用研究

摘要：

医院门诊量是一个具有复杂的非线性组合特征的季节性时间序列.为解决传统时间序列预测大多数都是使用单一模型,以致影响预测精度等问题,采用了最优加权组合预测方法将季节性ARIMA乘积模型和季节性神经网络模型进行组合优化.结果表示,季节性组合预测模型在拟合精度和预测准确性方面优于任何单一预测方法,为季节性时间序列预测提供了一种新的实用方法.

关键词：季节性时间序列、季节性ARIMA乘积模型、季节性神经网络、组合预测

所属期刊栏目：26

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2005-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1965-1967,1970