【摘 要】
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目的探讨单纯自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型与ARIMA和非线性自回归(nonlinear autoregressive,NAR)组合模型在细菌性痢疾预测中的应
【机 构】
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江南大学无锡医学院流行病学与卫生统计学教研室,
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目的探讨单纯自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型与ARIMA和非线性自回归(nonlinear autoregressive,NAR)组合模型在细菌性痢疾预测中的应用。方法利用江苏省2004年1月至2015年2月的细菌性痢疾数据作为拟合样本,以2015年3月至2016年5月的数据作为预测样本;建立的模型分别为单纯ARIMA模型和ARIMA-NAR组合模型,然后根据2个模型的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)比较模型的效果,其值越小模型效果越好。结果在模型的拟合阶段,单纯ARIMA模型的MAE、MSE和MAPE分别为0.177 5、0.081 4和0.184 7,ARIMA-NAR组合模型分别为0.094 1、0.029 5和0.104 6。在模型的预测阶段,单纯ARIMA模型的MAE、MSE和MAPE也分别大于ARIMA-NAR组合模型。结论 ARIMA-NAR组合模型对于江苏省细菌性痢疾发病率时间序列的预测效果优于单纯ARIMA模型。建议尝试使用ARIMA-NAR组合模型预测细菌性痢疾的发病率。
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