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ARIMA及Holt-Winters指数平滑模型在河南省肺结核流行趋势预测中的应用
文献摘要：
目的:探讨整合移动平均自回归(ARIMA)模型与Holt-Winters指数平滑模型在河南省肺结核流行趋势预测中的应用.方法:收集河南省卫生健康委员会官网上的2013年1月至2022年2月肺结核发病数据,以2013年1月至2020年12月的数据建立时间序列,用以构建ARIMA和Holt-Winters指数平滑预测模型,并用模型预测2021年1月至2022年12月河南省肺结核发病数.结果:河南省肺结核发病具有典型的季节性分布特征,每年3、4月为发病高峰.ARIMA(1,0,1)(2,1,0)[12]为最终确定的ARIMA模型.Holt-Winters指数平滑模型平滑参数α、β、γ分别为0.2181,0.0003和0.0004,基线level为6473,slope为-25.82.经Box-Ljung检验,ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑模型预测值残差均服从正态分布(χ2=0.219、0.007,P=0.640、0.931).ARIMA模型预测值的RMSE为374.62,MAPE为5.32％,平均相对误差为10.07％;Holt-Winters指数平滑模型分别为322.65、4.87％和8.12％.结论:两种模型均可用于河南省肺结核流行趋势的预测.
文献关键词：
ARIMA模型;指数平滑模型;肺结核流行趋势;河南省
中图分类号：
作者姓名：
任嘉豪;徐洁;杨海燕
作者机构：
郑州大学公共卫生学院流行病学教研室 郑州450001
文献出处：
引用格式：
[1]任嘉豪;徐洁;杨海燕-.ARIMA及Holt-Winters指数平滑模型在河南省肺结核流行趋势预测中的应用)[J].郑州大学学报（医学版）,2022(06):756-760
A类：
B类：
ARIMA,Holt,Winters,指数平滑模型,肺结核流行趋势,趋势预测,移动平均自回归,卫生健康,官网,核发,发病数,建立时间,指数平滑预测,月河,发病高峰,level,slope,Box,Ljung,服从,正态分布,RMSE,MAPE,平均相对误差
AB值：
0.221231
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