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基于灰色GM(1,1),ARIMA及Holt-Winters模型的延吉市肺结核发病率短期预测研究
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作者 高威 文韬 +3 位作者 王铮 李医华 翟铁民 崔洪哲 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第2期263-266,共4页
目的 采用灰色预测模型(grey model, GM)、自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)和Holt-Winters模型对延吉市肺结核发病情况进行短期预测,为肺结核防控提供理论依据。方法 对2012—2022年延吉市... 目的 采用灰色预测模型(grey model, GM)、自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)和Holt-Winters模型对延吉市肺结核发病情况进行短期预测,为肺结核防控提供理论依据。方法 对2012—2022年延吉市肺结核发病数据进行统计,建立GM(1,1)模型,ARIMA模型和Holt-Winters模型进行短期预测,评价模型预测效果。结果 GM(1,1)模型和ARIMA模型预测结果显示,2023—2025年延吉市肺结核发病率逐渐下降。Holt-Winters模型的残差平方和(residual sum of squares, RSS)为940,均方根误差(root mean squared error, RMSE)为12.52,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)为72.33%,其模型预测效果优于ARIMA乘积季节性模型。结论 三种预测模型在一定程度上均能对肺结核发病率进行预测,其中,Holt-Winters模型对延吉市肺结核发病趋势的预测更准确。 展开更多
关键词 肺结核 发病率 GM(1 1)模型 ARIMA模型 Holt-Winters模型
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