5种时间序列模型预测肺结核发病比较

摘要：

目的 比较季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型、GM(1,1)模型和线性组合预测模型预测肺结核发病的效果.方法 通过公共卫生科学数据中心收集2004-2018年新疆维吾尔自治区肺结核月发病数资料,采用2004年1月-2018年6月肺结核发病数分别拟合SARIMA模型、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型、GM(1,1)模型和线性组合预测模型,预测2018年7-12月肺结核发病数;采用绝对百分比误差(APE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)比较模型拟合预测效果,根据APE、MAPE和RMSE最小原则选择最优预测模型.结果 SARIMA模型拟合预测肺结核的APE最小,为10.94％,拟合和预测阶段MAPE分别为11.01％和7.96％,RMSE分别为564和419;线性组合预测模型的APE为13.71％,拟合和预测阶段MAPE 分别为 12.01％和 7.94％,RMSE 分别为 600 和447;Holt-Winters 加法模型的 Holt-Winters乘法模型、GM(1,1)模型的预测效果相对较差.结论 SARIMA模型和线性组合预测模型预测肺结核发病效果优于Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型和GM(1,1)模型.

关键词：肺结核、预测、季节性差分自回归滑动平均模型、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型、GM(1、1)模型、线性组合预测模型

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分类号：R521(结核病)

资助基金：国家自然科学基金;新疆维吾尔自治区自然科学基金

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1194-1200