發(fā)布時(shí)間：2025-03-15 03:07

　　 目的探討SARIMA-RBF組合模型擬合及預(yù)測(cè)我國(guó)流行性腮腺炎(流腮)流行趨勢(shì)的應(yīng)用。方法利用全國(guó)2004—2015年流腮逐月發(fā)病率建立SARIMA模型。將基于SARIMA模型的擬合值作為輸入向量,實(shí)際值作為輸出向量,根據(jù)時(shí)間因素作為輸入向量與否建立2個(gè)SARIMA-RBF組合模型(加入時(shí)間因素記為組合模型A,不加入時(shí)間因素記為組合模型B)。運(yùn)用SARIMA模型和2個(gè)SARIMA-RBF組合模型預(yù)測(cè)2016年7—12月流腮發(fā)病率并與實(shí)際值比較,采用平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)、平均誤差率(MER)、均方誤差(MSE)和平均絕對(duì)誤差(MAE)評(píng)價(jià)模型擬合及預(yù)測(cè)效果。結(jié)果 SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12為最優(yōu)SARIMA模型。SARIMA模型、組合模型A和組合模型B擬合的MAPE分別為15.724%、12.217%、13.941%,MER分別為15.168%、10.179%、14.042%,MSE分別為0.336、0.167、0.713,MAE分別為0.296、0.199、0.274。預(yù)測(cè)的MAPE分別為12.069%、7.904%、9.598%,MER分別為12.331%...

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【文章目錄】：
1 材料和方法
    1.1 資料來(lái)源
    1.2 方法
        1.2.1 SARIMA
        1.2.2 RBF模型
        1.2.3 季節(jié)指數(shù)
        1.2.4 SARIMA-RBF組合模型
    1.3 統(tǒng)計(jì)分析及模型評(píng)價(jià)
2 結(jié)果
    2.1 基本情況
    2.2 SARIMA模型
    2.3 SARIMA-RBF組合模型
    2.4 3個(gè)模型擬合及預(yù)測(cè)效果比較
3 討論



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