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基于CEEMD-GWO-SVR集成模型的病毒性肝炎流行趋势预测研究
文献摘要：
目的 为病毒性肝炎流行趋势分析建立可靠的CEEMD-GWO-SVR集成预测方法.方法 基于分解集成思想,首先利用CEEMD分别将甲型肝炎、乙型肝炎、戊型肝炎发病数的原始时间序列分解为一系列本模特征函数,然后利用GWO-SVR对每个本模特征函数建模,最后集成各本模特征函数的预测得到最终结果.结果 CEEMD-GWO-SVR比GWO-SVR、SARIMA的预测精度提高了2％ ～8％,其中甲型肝炎的MAPE分别降低了5.68％和7.06％,乙型肝炎降低了2.19％和4.34％,戊型肝炎降低了6.14％和4.59％.假设检验的结果也证明了CEEMD-GWO-SVR的预测与实际序列相关性更强.结论 CEEMD-GWO-SVR具有较高的预测精度,可以为病毒性肝炎流行趋势分析提供可靠的预测方法.
文献关键词：
病毒性肝炎;预测;分解集成模型
中图分类号：
作者姓名：
杨慧;魏麟;胡晓斌;朱素玲
作者机构：
兰州大学公共卫生学院流行病与卫生统计所 730000
文献出处：
引用格式：
[1]杨慧;魏麟;胡晓斌;朱素玲-.基于CEEMD-GWO-SVR集成模型的病毒性肝炎流行趋势预测研究)[J].中国卫生统计,2022(06):815-818,823
A类：
分解集成模型
B类：
CEEMD,GWO,SVR,病毒性肝炎,流行趋势,趋势预测,预测研究,集成预测,基于分解,集成思想,甲型肝炎,乙型肝炎,戊型肝炎,发病数,时间序列分解,模特,特征函数,函数建模,SARIMA,MAPE,假设检验,序列相关
AB值：
0.258395
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