流行性感冒时间序列预测模型研究

摘要：

流行性感冒作为严重威胁全球人类健康的一种传染病[1,2],也是第一个实行全球性监测的传染病[3].笔者应用自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)对邯郸市流感样病例的监测资料进行时间序列分析并建立预测模型,为本市今后建立与完善呼吸道传染病症候群监测和预警系统提供科学依据.

机标关键词：流行性感冒、呼吸道传染病、average model、移动平均模型、时间序列分析、建立预测模型、监测资料、流感样病例、建立与完善、预警系统、人类健康、自回归、症候群、邯郸市、应用、科学

所属期刊栏目：46

分类号：R51;R18

在线出版日期：2017-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：893-895