基于ARIMA时间序列模型的传染病发展趋势预测 ——以COVID-19为例

摘要：

近年来,多种新发传染病的流行和爆发,对全世界各国造成了严重危害.因此关于传染病未来发展趋势的预测和研究具有重要的意义和价值.时间序列模型是基于目标变量随时间变化且相互关联的历史数据,通过曲线拟合和参数估计等方法来客观研究和预测目标的变化趋势的数学模型.本文以新型冠状病毒为例,基于某个国家疫情发展相关的时间序列数据,通过数据处理、曲线拟合、参数估计等过程,经反复试验,建立ARIMA(1,2,1)时间序列预测模型,以预测其未来一段时间的传染病发展趋势,并对模型的合理性进行检验.以此来探讨ARIMA时间序列模型在传染病未来发展走向的预测中的应用方法与研究价值.

在线出版日期：2021-02-25（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：70-72