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SARIMA模型和Holt-Winters指数平滑法在江苏省肺结核发病数预测中的应用
文献摘要：
目的 建立季节性差分自回归移动平均(SARIMA)模型和Holt-Winters指数平滑法,对江苏省结核病发病数进行预测,并评价两种方法的准确性,旨在为江苏省肺结核防控提供科学参考.方法 利用2016年1月至2020年12月江苏省肺结核发病数据分别建立SARIMA模型和Holt-Winters指数平滑法模型,以2021年1-12月肺结核发病数验证模型并用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)评价两种模型的预测效果.结果 拟合最佳的SARIMA模型为(0,1,2)(0,1,0)12,RMSE 为 229.52,MAE 为 146.81,MAPE 为 6.33％,总的相对误差为 5.21％.Holt-Winters 相加模型的RMSE为206.75,MAE为156.45,MAPE为6.63％,总的相对误差为7.74％.结论 两种模型均能较好的拟合肺结核发病数,SARIMA模型预测效果更佳.
文献关键词：
自回归移动平均模型;Holt-Winters相加模型;肺结核;模型预测
中图分类号：
作者姓名：
郭在金;龚浩;周罗晶
作者机构：
扬州大学公共卫生学院,江苏扬州225001;扬州大学临床医学院,江苏扬州225001
文献出处：
引用格式：
[1]郭在金;龚浩;周罗晶-.SARIMA模型和Holt-Winters指数平滑法在江苏省肺结核发病数预测中的应用)[J].疾病监测,2022(08):1043-1048
A类：
B类：
SARIMA,Holt,Winters,指数平滑法,肺结核,核发,发病数,季节性差分自回归移动平均,结核病,验证模型,RMSE,平均绝对误差,MAE,平均绝对百分比误差,MAPE,相加,自回归移动平均模型
AB值：
0.20631
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