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ETS和SARIMA流行趋势中的性能比较模型在预测北京市猩红热
1
作者
柴峰
《科技与健康》
2024年第5期125-128,共4页
收集2004—2019年北京市猩红热月发病人数和人口学资料,采用描述性统计方法和Joinpoint回归调查猩红热的流行病学变化趋势。北京市猩红热发病的平均年度百分比变化为(AAPC=1.866,95%CI:-2.968~6.941;t=0.816,P=0.428),流行趋势总体保持...
收集2004—2019年北京市猩红热月发病人数和人口学资料,采用描述性统计方法和Joinpoint回归调查猩红热的流行病学变化趋势。北京市猩红热发病的平均年度百分比变化为(AAPC=1.866,95%CI:-2.968~6.941;t=0.816,P=0.428),流行趋势总体保持稳定,每年的4—6月和11—12月为发病高峰,呈双季节模式。最优SARIMA模型和最优ETS模型预测的平均绝对误差(MAD)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、平均误差率(MER)、方根百分比误差(RMSPE)五个误差指标分别为0.586、0.623、0.751、0.296、0.785和0.318、0.282、0.438、0.282、0.338,可见ETS模型的预测准确性高于SARIMA模型,可用来对北京市猩红热流行趋势进行预测预警,从而为猩红热动态精准化防控提供参考依据。
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关键词
基于
状态
空间
的
指数
平
滑模
型
季节性差分自回归滑动
平
均模
型
猩红热
预测
性能比较
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职称材料
题名
ETS和SARIMA流行趋势中的性能比较模型在预测北京市猩红热
1
作者
柴峰
机构
北京市东城区天坛社区卫生服务中心
出处
《科技与健康》
2024年第5期125-128,共4页
文摘
收集2004—2019年北京市猩红热月发病人数和人口学资料,采用描述性统计方法和Joinpoint回归调查猩红热的流行病学变化趋势。北京市猩红热发病的平均年度百分比变化为(AAPC=1.866,95%CI:-2.968~6.941;t=0.816,P=0.428),流行趋势总体保持稳定,每年的4—6月和11—12月为发病高峰,呈双季节模式。最优SARIMA模型和最优ETS模型预测的平均绝对误差(MAD)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、平均误差率(MER)、方根百分比误差(RMSPE)五个误差指标分别为0.586、0.623、0.751、0.296、0.785和0.318、0.282、0.438、0.282、0.338,可见ETS模型的预测准确性高于SARIMA模型,可用来对北京市猩红热流行趋势进行预测预警,从而为猩红热动态精准化防控提供参考依据。
关键词
基于
状态
空间
的
指数
平
滑模
型
季节性差分自回归滑动
平
均模
型
猩红热
预测
性能比较
Keywords
exponential smoothing model based on state space
seasonal difference autoregressive moving average model
scarlet fever
prediction
performance comparison
分类号
R515.1 [医药卫生—内科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ETS和SARIMA流行趋势中的性能比较模型在预测北京市猩红热
柴峰
《科技与健康》
2024
0
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引证文献
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