ARIMA乘积季节模型及其在传染病发病预测中的应用 被引量：95

1

作者 彭志行 鲍昌俊 +4 位作者 赵杨 易洪刚 唐少文 于浩 陈峰 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2008年第2期362-368,共7页

本文研究乘积季节模型在传染病发病情况预测中的应用,并探讨提高模型准确性和实用性的途径.以1980年1月至2000年7月江苏省肾综合征出血热发病资料建立模型,以2000年的发病资料作为模型预测效果的考核样本.首先采用差分方法对序列资料进... 本文研究乘积季节模型在传染病发病情况预测中的应用,并探讨提高模型准确性和实用性的途径.以1980年1月至2000年7月江苏省肾综合征出血热发病资料建立模型,以2000年的发病资料作为模型预测效果的考核样本.首先采用差分方法对序列资料进行平稳化,然后进行定阶并估计参数,建立乘积季节模型,最后对预测结果进行检验和分析.从而更好地掌握未来疫情动态发展趋势.检验结果表明,用乘积季节模型对肾综合征出血热月发病情况的拟合结果满意,预测效果良好. 展开更多

关键词 时间序列 ARIMA模型 乘积季节模型 传染病 预测

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基于ARIMA的乘积季节模型在城市供水量预测中的应用 被引量：17

2

作者 赵凌 张健 陈涛 《水资源与水工程学报》 2011年第1期58-62,共5页

随看我国经济快速增长、居民收入水平的显著提高,城市供用水量快速增长。本文以成都市2006年至2010年2月供水量数据为基础,在剔除了长期趋势及季节因素后,对其残差序列进行分析和识别,建立了城市月供水量的乘积季节模型ARIMA(3,1,1)(1,1... 随看我国经济快速增长、居民收入水平的显著提高,城市供用水量快速增长。本文以成都市2006年至2010年2月供水量数据为基础,在剔除了长期趋势及季节因素后,对其残差序列进行分析和识别,建立了城市月供水量的乘积季节模型ARIMA(3,1,1)(1,1,1)12,并根据此模型对2010年全年月供水量进行预测,拟合效果良好。 展开更多

关键词 城市供水量 供水量预测 季节效应 ARIMA模型 乘积季节模型

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基于ARIMA乘积季节模型的矿井涌水量预测研究 被引量：17

3

作者 王猛 殷博超 +3 位作者 张凯歌 兰天伟 邱占伟 孙尚旭 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2017年第11期199-204,共6页

为提高煤矿对矿井涌水量预测的准确性,基于ARIMA季节乘积模型,提出一种新的矿井涌水量的预测方法,通过普通差分和季节差分保证矿井涌水量时间序列的平稳化,以模型定阶、参数估计和假设检验等过程建立合适的乘积季节模型ARIMA(2,1,1)(1,1... 为提高煤矿对矿井涌水量预测的准确性,基于ARIMA季节乘积模型,提出一种新的矿井涌水量的预测方法,通过普通差分和季节差分保证矿井涌水量时间序列的平稳化,以模型定阶、参数估计和假设检验等过程建立合适的乘积季节模型ARIMA(2,1,1)(1,1,1)_(12)。利用该模型对某煤矿2015年各月的涌水量进行预测,得出预测结果,并与实测数据进行了对比分析。研究结果表明:预测结果与实际数据最大误差为3.43%,最小误差仅为0.77%,与实测数据有较好的拟合,预测效果较好,能够很好地满足煤矿实际需求,验证了乘积季节模型可以对矿井涌水量的能做出准确预测,为煤矿生产中涌水量预报和水害防治工作提供了新的思路。 展开更多

关键词 乘积季节模型 矿井涌水量 时间序列 预测方法

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江西省乙型肝炎发病趋势的时间序列和预测模型分析 被引量：8

4

作者 毛向群 熊小庆 +2 位作者 涂秋凤 余平 杨健平 《中国预防医学杂志》 CAS 2013年第6期435-438,共4页

目的利用乘积季节模型预测江西省乙型肝炎(乙肝)的发病趋势,为江西省乙肝预警预测奠定基础,同时为制定防控措施提供科学依据。方法利用最小二乘原理,应用自回归求和移动平均模型与随机季节模型相结合的乘积季节模型,对江西省1990-2009... 目的利用乘积季节模型预测江西省乙型肝炎(乙肝)的发病趋势,为江西省乙肝预警预测奠定基础,同时为制定防控措施提供科学依据。方法利用最小二乘原理,应用自回归求和移动平均模型与随机季节模型相结合的乘积季节模型,对江西省1990-2009年乙肝月发病数进行时间序列分析并建立预测模型,用2010年相应数据验证预测效果,并对2010年以后江西乙肝发病趋势进行预测。结果利用1990-2009年资料构建ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12模型,所建立的预测效果良好,实际值均在预测值95%可信区间内,预测2011-2014年江西省乙肝发病人数呈上升趋势。结论采用ARIMA乘积季节模型预测江西省乙肝发病情况,拟合及近期预测效果均较好。预测效果符合江西省乙肝发病现状及目前采取的乙肝防治措施。 展开更多

关键词 乙型肝炎 时间序列分析 乘积季节模型 预测

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中国社会消费品零售总额的预测模型 被引量：5

5

作者 林浦任 胡向飞 《广西科学》 CAS 2010年第3期206-208,共3页

用自回归、移动平均、自回归移动平均模型（ARIMA）拟合分析2002年1月到2008年8月中国社会消费品零售总额,建立预测消费品零售总额的疏系数乘积季节模型,并用该模型预测2008年6-10月的社会消费品零售总额和2009年月度消费品零售总额.模... 用自回归、移动平均、自回归移动平均模型（ARIMA）拟合分析2002年1月到2008年8月中国社会消费品零售总额,建立预测消费品零售总额的疏系数乘积季节模型,并用该模型预测2008年6-10月的社会消费品零售总额和2009年月度消费品零售总额.模型预测误差率都在0.03以内,估计值与真实值吻合,拟合效果能达到预期的目的. 展开更多

关键词 消费品零售总额 乘积季节模型 疏系数 预测

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基于TOPSIS准则和SARIMA模型的江苏省快递业务量短期预测

6

作者 周翔宇 李思 《科技和产业》 2023年第17期136-142,共7页

物流产业与诸多产业都有非常密切的联系,在推动GDP增长和提高社会经济发展方面具有不可忽视的作用。利用过去的快递业务量预测未来值,有利于反映物流产业的发展趋势。基于江苏省2013年5月至2021年4月的快递业务量数据,选用简单季节ARIMA... 物流产业与诸多产业都有非常密切的联系,在推动GDP增长和提高社会经济发展方面具有不可忽视的作用。利用过去的快递业务量预测未来值,有利于反映物流产业的发展趋势。基于江苏省2013年5月至2021年4月的快递业务量数据,选用简单季节ARIMA(差分自回归移动平均)模型和乘积季节ARIMA模型以及基于TOPSIS(逼近理想解排序)准则的两种ARIMA组合模型进行拟合,并预测2021年5月至2022年2月的快递业务量数据。发现3种模型预测的平均相对误差均较小,且组合预测模型的预测效果优于其他两种季节ARIMA模型。 展开更多

关键词 快递业务量 简单季节模型 乘积季节模型 TOPSIS(逼近理想解排序)准则

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ARIMA乘积季节模型在盐城市手足口病疫情预测中的应用 被引量：15

7

作者 李峰 陈胤忠 +4 位作者 徐士林 陈国清 杨长庆 李长城 金辉 《疾病监测》 CAS 2016年第10期864-869,共6页

目的探讨自回归移动平均(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)乘积季节模型在盐城市手足口病发病趋势预测的可行性。方法利用盐城市2009年1月至2015年12月的手足口病月发病率建立ARIMA乘积季节模型,并对2016年手足... 目的探讨自回归移动平均(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)乘积季节模型在盐城市手足口病发病趋势预测的可行性。方法利用盐城市2009年1月至2015年12月的手足口病月发病率建立ARIMA乘积季节模型,并对2016年手足口病发病趋势进行预测。结果盐城市手足口病预测模型为ARIMA(1,0,1)(1,1,0)12,该模型的参数估计具有统计学意义,拟合优度检验统计量最小Normalized BIC=2.997,残差序列检验统计量Ljung-Box=20.692(P>0.05),残差为白噪声,模型能够拟合出手足口病的发病趋势,且实际值都在95%可信区间内,但模型拟合的平均误差率为41.296%,检验模型预测效果的平均误差率为23.998%,模型预测精度高于拟合精度。结论运用ARIMA乘积季节模型能够对盐城市手足口病发病趋势进行预测和动态分析,对手足口病预防控制产生积极的指导作用。 展开更多

关键词 ARIMA乘积季节模型 手足口病 预测

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基于R语言的ARIMA乘积季节模型对重庆某儿童医院门诊量的预测分析 被引量：8

8

作者 唐路 宋萍 +1 位作者 谢冰珏 佘颖 《医学信息》 2021年第11期19-22,共4页

目的观察求和自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型在我院门诊量预测中的应用,为我院卫生资源配置决策提供合理依据。方法收集我院2009年~2018年逐月门诊量数据,使用R语言构建ARIMA乘积季节模型,预测2019年月门诊量,并用预测值与实际值的... 目的观察求和自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型在我院门诊量预测中的应用,为我院卫生资源配置决策提供合理依据。方法收集我院2009年~2018年逐月门诊量数据,使用R语言构建ARIMA乘积季节模型,预测2019年月门诊量,并用预测值与实际值的平均绝对百分误差(MAPE)评价预测效果。结果ARIMA(1,1,2)×(2,1,0)12模型是我院门诊量相对最佳预测模型,模型残差经Ljung-Box检验证实为白噪声序列(Q=16.126,P=0.1856);模型预测值与实际值的MAPE为6.56%,均在预测值的95%可信区间内,模型预测精度较高。结论ARIMA(1,1,2)×(2,1,0)12乘积季节模型能较好地应预测我院门诊量,医院应根据门诊量变化规律合理配置人力资源及医疗物资,增强现代医院的门诊综合服务能力及效率。 展开更多

关键词 门诊量 ARIMA乘积季节模型 资源配置 人力资源 医疗物资

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基于ARIMA-GM组合模型的邮电业务总量预测 被引量：7

9

作者 明喆 宋向东 +3 位作者 胡蓓蓓 丁永胜 任文军 杨洁荣 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2010年第10期118-123,共6页

对传统预测具有波动性及季节性双重趋势时间序列的模型—ARIMA乘积季节模型进行了改进,先用ARIMA乘积季节模型对邮电业务总量历史数据进行识别和拟合,然后用GM(1,1)模型对其带阀值的残差序列进行修正,最后结合二者得到ARIMA-GM这一组合... 对传统预测具有波动性及季节性双重趋势时间序列的模型—ARIMA乘积季节模型进行了改进,先用ARIMA乘积季节模型对邮电业务总量历史数据进行识别和拟合,然后用GM(1,1)模型对其带阀值的残差序列进行修正,最后结合二者得到ARIMA-GM这一组合预测模型.利用此模型对09年上半年中国邮电业务总量进行了预测,结果表明,组合预测方法比单项ARIMA乘积季节模型预测具有更高的精度. 展开更多

关键词 ARIMA乘积季节模型 GM(1 1)模型 邮电业务总量 预测

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ARIMA模型和SVM模型联合在感染性腹泻发病预测中的应用 被引量：7

10

作者 尤玉玲 李娟 +1 位作者 高孙玉洁 卢耀勤 《医学动物防制》 2020年第5期432-435,共4页

目的利用某三甲医院2012年1月~2018年2月的腹泻发病例数建立求和自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型与支持向量机(SVM)联合模型,分析并预测感染性腹泻在季节上的流行趋势。方法使用某三甲医院2012年1月~2018年2月的感染性腹泻发病例数拟... 目的利用某三甲医院2012年1月~2018年2月的腹泻发病例数建立求和自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型与支持向量机(SVM)联合模型,分析并预测感染性腹泻在季节上的流行趋势。方法使用某三甲医院2012年1月~2018年2月的感染性腹泻发病例数拟合ARIMA和SVM联合模型,以2018年3~6月腹泻发病例数作为测试集,验证联合模型的预测效果。结果单一ARIMA筛选出的最优模型为ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12,验证2018年3~6月感染性腹泻发病与实际值的平均相对误差为13.6%,ARIMA-SVM联合模型平均相对误差为11%,实际值均在预测值95%可信区间内。结论ARIMA与SVM联合模型对感染性腹泻发病的拟合情况优于单一ARIMA模型,可用于感染性腹泻发病的短期预测和动态分析。 展开更多

关键词 感染性腹泻 ARIMA乘积季节模型 SVM支持向量机 ARIMA-SVM 预测

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我国保险公司保费收入的时间序列预测 被引量：4

11

作者 孙景云 田丽娜 +1 位作者 李碧琦 刘玉胜 《甘肃科学学报》 2011年第4期143-147,共5页

采用时间序列分析方法,分别对我国保险业两大主要保险公司——中国人寿和中国人保公司寿险和财险业2004年8月～2010年8月的保费收入数据进行建模分析,建立了ARIMA乘积季节模型,并利用所建模型进行预测,结果显示,该模型有较好的预测效果... 采用时间序列分析方法,分别对我国保险业两大主要保险公司——中国人寿和中国人保公司寿险和财险业2004年8月～2010年8月的保费收入数据进行建模分析,建立了ARIMA乘积季节模型,并利用所建模型进行预测,结果显示,该模型有较好的预测效果,为我国保险公司保费收入的监管和使用提供了理论参考. 展开更多

关键词 保费收入 ARIMA乘积季节模型 预测

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SARIMA-SVR组合模型在上海市肺结核流行趋势预测中的应用 被引量：2

12

作者 聂艳武 杨振 +3 位作者 孙亚红 杨磊 王建鹏 张利萍 《医学动物防制》 2022年第9期817-821,共5页

目的 构建SARIMA-SVR组合模型,为上海市肺结核预测预警体系的建设和防治策略的制定提供理论依据。方法 基于时间序列分析方法,选取2011年1月—2018年12月上海市肺结核月报告发病数,分别建立季节性自回归移动平均模型(seasonal autoregre... 目的 构建SARIMA-SVR组合模型,为上海市肺结核预测预警体系的建设和防治策略的制定提供理论依据。方法 基于时间序列分析方法,选取2011年1月—2018年12月上海市肺结核月报告发病数,分别建立季节性自回归移动平均模型(seasonal autoregressive moving average model, SARIMA model)、支持向量回归模型(sopport vector regression model, SVR model)和SARIMA-SVR组合模型,并以2019年1—12月的数据为验证集,对3种模型的拟合精度进行对比。结果 上海市肺结核发病具有季节性特征,且持续时间长,3—9月平均发病数高于全年平均水平。SARIMA、SVR和SARIMA-SVR组合模型均能较好地拟合上海市肺结核发病趋势,其中SARIMA-SVR组合模型预测精度最高,且明显优于对比模型(MAPE=9.70%,RMSE=55.03)。结论 SARIMA-SVR组合模型能较好地预测上海市肺结核的发病趋势,对上海市和其他城市制定肺结核季节性防控措施有一定指导意义。 展开更多

关键词 肺结核 SARIMA-SVR 时间序列 趋势分析 ARIMA乘积季节模型

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Arima-Elman耦合模型在医院门诊量预测中的应用及评价 被引量：2

13

作者 李磊 孙瑞华 王蜜源 《中国病案》 2020年第11期68-72,共5页

目的为了弥补单一模型在医院门诊量预测中的不足,构建Arima-Elman耦合模型并探讨其合理性。方法基于R和Matlab,采用北京市某三甲综合医院2010年1月1日-2018年12月31日门诊量数据,分别构建Arima乘积季节模型、Elman神经网络和Arima-Elma... 目的为了弥补单一模型在医院门诊量预测中的不足,构建Arima-Elman耦合模型并探讨其合理性。方法基于R和Matlab,采用北京市某三甲综合医院2010年1月1日-2018年12月31日门诊量数据,分别构建Arima乘积季节模型、Elman神经网络和Arima-Elman耦合模型对该院2019年1月1日-2019年12月31日各月门诊量进行预测,并将预测值与真实值进行比较分析。结果Arima乘积季节模型构建的最佳模型为Arima(2,1,0)(0,1,1)12,预测的RMSE、MAE、MAPE分别为10546.18、8175.89、0.0420;Elman神经网络确定的最优隐含层神经元为10,预测的各项误差分别为9843.32、8105.12、0.0425;基于2种单一模型,分别以0.47和0.53为权重构建Arima-Elman耦合模型,预测的各项误差分别为8879.38、7089.15、0.0369。Arima-Elman耦合模型各项预测误差均明显小于2种单一模型。结论Arima-Elman耦合模型预测结果精度较高,对于医院门诊量的预测具有良好的适用性。 展开更多

关键词 门诊量预测 时间序列 Arima乘积季节模型 ELMAN神经网络 耦合模型

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ARIMA乘积季节模型在如东县戊型肝炎发病预测中的应用 被引量：2

14

作者 夏建华 张爱红 +1 位作者 张红星 高建飞 《中国预防医学杂志》 CAS 2016年第2期120-123,共4页

目的通过分析如东县2005-2013年如东县戊型肝炎(戊肝)月发病数据,了解戊肝的发病趋势和季节性特征。探讨ARIMA模型在戊肝发病预测方面的应用,为戊肝的早期预警提供决策依据。方法应用SPSS 20.0软件对2005-2013年如东县戊肝月发病数据进... 目的通过分析如东县2005-2013年如东县戊型肝炎(戊肝)月发病数据,了解戊肝的发病趋势和季节性特征。探讨ARIMA模型在戊肝发病预测方面的应用,为戊肝的早期预警提供决策依据。方法应用SPSS 20.0软件对2005-2013年如东县戊肝月发病数据进行模型拟合,建立ARIMA模型,用模型对2014年戊肝逐月发病数进行预测分析,并评估模型预测效果。结果 ARIMA乘积季节模型较好地拟合了既往戊肝的实际发病序列,构建ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型,残差序列通过了白噪声检验(P>0.05),模型决定系数(R2)为0.92。对2014年各月发病数获得了较好的预测效果。结论 ARIMA模型能较好地模拟如东县戊型肝炎的发病趋势,构建的ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型对戊肝发病情况的拟合结果满意,预测效果良好,可用于戊型肝炎疫情的短期预测和动态分析。 展开更多

关键词 ARIMA乘积季节模型 戊型肝炎 发病率 预测

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自回归求和移动平均模型对临床供血量的分析预测 被引量：5

15

作者 陈迎春 王晓霞 +4 位作者 徐晓庆 万浬科 廖耘 何炯 张永鹏 《中国输血杂志》 北大核心 2017年第10期1174-1178,共5页

目的分析成都地区临床月供血量的规律,以此建立临床血液月供血量预测的时间序列ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型,并动态进行模型的分析对比,为血液中心管理工作提供科学依据。方法收集2006年至2016年成都市血液中心临床血液月供血量,建立A... 目的分析成都地区临床月供血量的规律,以此建立临床血液月供血量预测的时间序列ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型,并动态进行模型的分析对比,为血液中心管理工作提供科学依据。方法收集2006年至2016年成都市血液中心临床血液月供血量,建立ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型,预测2016年10-12月和2017年1-3月临床血液月供血量。对备选的模型进行拟合优度的比较,筛选出最优的模型,并对模型的相对误差进行评价。结果 ARIMA(0,1,1)模型预测2016年10-12月和2017年1-3月的相对误差为1.71%、-7.45%、-3.14%、-7.66%、-15.25%、-9.74%。而ARIMA(0,1,1)×(1,1,1)12模型相对误差为2.51%、-3.75%、-2.58%、-5.21%、-8.11%、-7.34%。结论乘积季节ARIMA模型能够较好的预测短期临床供血量,持续修正的乘积季节ARIMA模型能更好的预测下一季度临床血液月供血量。 展开更多

关键词 ARIMA模型 乘积季节ARIMA模型 临床月供血量 相对误差

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时间序列分析在伤寒副伤寒发病情况预测分析中的应用研究

16

作者 湛蓝 《河南预防医学杂志》 2014年第4期244-248,共5页

目的应用时间序列模型中较有代表性的3种方法对江苏省伤寒副伤寒疫情进行分析预测,并探讨3种方法的优缺点及适用性,为传染病疫情预测分析及防治提供理论依据。方法以1980年至2008年江苏省伤寒副伤寒发病资料分别建立合适的乘积季节模型... 目的应用时间序列模型中较有代表性的3种方法对江苏省伤寒副伤寒疫情进行分析预测,并探讨3种方法的优缺点及适用性,为传染病疫情预测分析及防治提供理论依据。方法以1980年至2008年江苏省伤寒副伤寒发病资料分别建立合适的乘积季节模型、指数平滑模型和状态空间模型,以2009年的发病资料作为模型预测效果的考核样本,对预测结果进行深入分析和评价,探讨对疫情进行预测的方法、思路和应该注意的问题。结果江苏省伤寒副伤寒的发病趋势将在以后一段时间内呈平稳下降的趋势,会存在少许波动。乘积季节模型的预测结果与实际情况最相符,指数平滑法的预测效果较差,状态空间模型也有一定的实用性。结论用时间序列模型对伤寒副伤寒发病情况的拟合结果较好,尤其是乘积季节模型,预测效果良好,可为伤寒副伤寒的防治提供新的信息和思路。 展开更多

关键词 乘积季节模型 指数平滑法 状态空间模型 伤寒副伤寒 预测

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基于时空大数据的甲型肝炎发病率分布特征分析及预测模型 被引量：18

17

作者 朱佳佳 胡登利 +2 位作者 洪秀琴 查文婷 吕媛 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1144-1147,共4页

目的了解我国甲型病毒性肝炎(以下简称甲肝)发病率在时间和空间上的分布特征,探讨乘积季节模型在甲肝发病率预测中的可行性。方法收集我国2006-2017年甲肝发病数据和人口学资料,利用MapInfo11. 0绘制甲肝发病率时空分布柱状图;并采用SPS... 目的了解我国甲型病毒性肝炎(以下简称甲肝)发病率在时间和空间上的分布特征,探讨乘积季节模型在甲肝发病率预测中的可行性。方法收集我国2006-2017年甲肝发病数据和人口学资料,利用MapInfo11. 0绘制甲肝发病率时空分布柱状图;并采用SPSS 23. 0对2006-2016年数据建立自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),选取2017年数据评价模型的预测效果。结果 2006-2016年,全国共报告甲肝病例430 962例,发病率逐年递减,且西部地区明显高于东部地区。经数据平稳化处理、定阶、参数估计与模型检验后建立了最优模型ARIMA(0,2,2)(0,1,1)12。且对2017年1～12月的预测值和实际发病率基本吻合,相对误差在2. 0%～39. 7%之间。结论我国甲肝发病率逐年递减且东西部地区甲肝发病率表现出明显差异。ARIMA乘积季节模型对我国甲肝发病率具有很好的短期预测能力。 展开更多

关键词 甲肝 发病率 时空分布特征 ARIMA乘积季节模型

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恶性肿瘤住院量与住院费用的ARIMA乘积季节模型预测研究 被引量：12

18

作者 陈玲 程丽君 赵向军 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2017年第4期554-557,共4页

目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型在恶性肿瘤住院量与住院费用中的应用,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007-2016年逐月恶性肿瘤住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007-2015年逐月恶性肿瘤的住院... 目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型在恶性肿瘤住院量与住院费用中的应用,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007-2016年逐月恶性肿瘤住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007-2015年逐月恶性肿瘤的住院人次和住院费用进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017年恶性肿瘤逐月住院人次与住院费用。结果 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)是恶性肿瘤住院人次与住院费用的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为1.1%和1.47%。根据ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)预测结果,2017年恶性肿瘤住院量将达7631人次,住院费用将达3.36亿元。结论 ARIMA季节乘积模型能很好地应用于医院业务管理预测中。 展开更多

关键词 恶性肿瘤 ARIMA乘积季节模型 住院量 住院费用 预测

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基于ARIMA乘积季节模型预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间 被引量：9

19

作者 金雯 张岩曦 徐周 《现代医院》 2019年第3期383-389,共7页

目的应用自回归求和移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)乘积季节模型分析和预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007—2016年逐月十大恶性肿瘤... 目的应用自回归求和移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)乘积季节模型分析和预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007—2016年逐月十大恶性肿瘤(肺癌、肝癌、白血病、结直肠癌、胃癌、甲状腺癌、恶性淋巴瘤、前列腺癌、乳腺癌和肾癌)住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007—2015年逐月恶性肿瘤的住院人次、住院费用和平均住院时间进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017和2018年该十大恶性肿瘤逐月住院人次、住院费用及平均住院时间。结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)是恶性肿瘤住院人次、住院费用及平均住院时间的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为-0. 89%、4. 71%及-0. 80%。根据ARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)预测结果,2017年该十大恶性肿瘤住院量将达21 489人次,住院费用将达11. 06亿元,平均住院时间将达11. 29 d。2018年住院量将增至22 894人次,住院费用将高达14. 01亿元,平均住院时间将缩短至10. 45 d。结论 ARIMA季节乘积模型能较好地应用于医院业务管理预测中。 展开更多

关键词 恶性肿瘤 ARIMA乘积季节模型 住院量 住院费用 平均住院时间

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山东省城乡居民储蓄存款余额ARIMA预测模型 被引量：5

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作者 刘婧 于洪芹 《广东外语外贸大学学报》 2010年第4期38-41,82,共5页

本文通过对2000年到2008年山东省城乡居民储蓄存款余额月度数据的分析,依据Box-Jenkins的建模思路,建立了山东省城乡居民储蓄存款余额季节乘积ARIMA模型。通过对所建模型预测能力的检验,我们发现该模型能较好的拟合山东省城乡居民储蓄... 本文通过对2000年到2008年山东省城乡居民储蓄存款余额月度数据的分析,依据Box-Jenkins的建模思路,建立了山东省城乡居民储蓄存款余额季节乘积ARIMA模型。通过对所建模型预测能力的检验,我们发现该模型能较好的拟合山东省城乡居民储蓄存款余额序列,具有较好的预测能力。应用该预测模型可以对有关部门制定相关政策提供实证上的帮助。 展开更多

关键词 城乡居民储蓄存款余额 季节乘积ARIMA 预测

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