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目的 应用时间序列季节自回归求和滑动平均(SARIMA)模型探讨长治市肺结核的发病规律,为防控肺结核发生提供依据.方法 收集长治市2010年1月至2017年12月肺结核逐月发病数,应用Eviews3.1对2010年1月至2017年6月肺结核发病数建立SARIMA模型;利用所建SARIMA模型对2017年7月至12月肺结核发病数进行预测,并与实际值对比来评价模型预测效果.利用模型预测长治市2018年1到12月肺结核发病数.结果 建立模型SARIMA(2,1,0)×(1,0,1)12,表达式为(1-B)(1+0.657B+0.279B2)(1-0.906B12)yt(1-0.885B12)εt,yt=ln(xt),其中εt~WN(0,0,1272),该模型是预测长治市肺结核发病人数的合适模型,2017年7月至12月预测值平均相对误差为5.96%.结论 建立了时间序列模型SARIMA(2,1,0)×(1,0,1)12来总结长治市肺结核的发病规律,并有效预测肺结核发病人数.

作者:张喜红;李慧;曹文君;崔永梅

来源:中国医科大学学报 2018 年 47卷 7期

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作者:
张喜红;李慧;曹文君;崔永梅
来源:
中国医科大学学报 2018 年 47卷 7期
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季节自回归求和滑动平均模型 时间序列 肺结核 预测
目的 应用时间序列季节自回归求和滑动平均(SARIMA)模型探讨长治市肺结核的发病规律,为防控肺结核发生提供依据.方法 收集长治市2010年1月至2017年12月肺结核逐月发病数,应用Eviews3.1对2010年1月至2017年6月肺结核发病数建立SARIMA模型;利用所建SARIMA模型对2017年7月至12月肺结核发病数进行预测,并与实际值对比来评价模型预测效果.利用模型预测长治市2018年1到12月肺结核发病数.结果 建立模型SARIMA(2,1,0)×(1,0,1)12,表达式为(1-B)(1+0.657B+0.279B2)(1-0.906B12)yt(1-0.885B12)εt,yt=ln(xt),其中εt~WN(0,0,1272),该模型是预测长治市肺结核发病人数的合适模型,2017年7月至12月预测值平均相对误差为5.96%.结论 建立了时间序列模型SARIMA(2,1,0)×(1,0,1)12来总结长治市肺结核的发病规律,并有效预测肺结核发病人数.