差分整合移动平均自回归模型乘积季节模型在病毒性肝炎门诊量预测中的应用

摘要：

目的 分析某三级综合医院病毒性肝炎门诊量的变化并建立合适的模型,预测其就诊量变化趋势,为医院决策提供依据.方法 运用Excel 2019软件建立数据库,SPSS 22.0软件对2005—2018年病毒性肝炎门诊量数据进行建模,2019年数据进行模型验证.结果 病毒性肝炎门诊量整体呈下降趋势,但2017年后有回升趋势.采用传统建模方法和专家建模器拟合最优模型均为差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)(0,1,1)(1,0,1)12.模型残差检验显示,残差均为白噪声序列,经典建模和专家建模器所建模型各项指标相似,平稳的R2均为0.336,标准化的BIC值分别为6.126、6.089.2019年预测数据显示短期预测效果较好,而长期预测效果不理想.结论 采用专家建模器构建的乘积季节模型在病毒性肝炎门诊量短期预测中预测效果较好,该方法客观、高效、简单,可用于门诊量短期预测.

关键词：差分整合移动平均自回归模型、门诊医疗、预测、肝炎、病毒性、人

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资助基金：山西省大学生创新创业训练项目;长治医学院博士启动基金

在线出版日期：2021-03-23（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：347-349