典型文献
两种时间序列分析模型在甲肝预测中的应用比较
文献摘要：
目的:比较差分自回归移动平均模型和指数平滑模型在全国甲肝发病情况预测中的效果，为甲肝监测预警提供合适的数学模型。方法:从公共卫生科学数据中心收集2010—2020年全国甲肝逐月发病数据，分别用差分自回归移动平均模型和指数平滑模型进行拟合，筛选出最优的差分自回归移动平均模型和指数平滑模型，再用最优模型分别预测2021年1—10月全国甲肝发病数，并比较预测精度。结果:ARIMA（1，1，0）（1，0，0）
12是最优的差分自回归移动平均模型，Holt-winters乘法模型是最优的指数平滑模型，两种模型预测的平均绝对百分比误差分别为15.64%和13.08%，平均绝对误差分别为144和124。
结论:Holt-winters乘法模型在全国甲肝逐月发病数预测中的精度更高，可用于数据波动不大时间序列的拟合预测。
文献关键词：
ARIMA;指数平滑;时间序列;甲肝;预测
中图分类号：
作者姓名：
汪鹏;彭颖;张靖;金小毛;陈邦华
作者机构：
武汉市疾病预防控制中心应急办 430024
文献出处：
引用格式：
[1]汪鹏;彭颖;张靖;金小毛;陈邦华-.两种时间序列分析模型在甲肝预测中的应用比较)[J].国际病毒学杂志,2022(02):125-128
A类：
B类：
时间序列分析模型,甲肝,应用比较,差分自回归移动平均模型,指数平滑模型,发病情况,监测预警,卫生科,科学数据中心,逐月,发病数,最优模型,ARIMA,Holt,winters,平均绝对百分比误差,平均绝对误差,大时间
AB值：
0.217733
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
