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ARIMA模型与灰色预测模型GM(1,1)在HIV感染人数预测中的应用

范引光 吕金伟 戴色莺 张渝婧 苏虹 潘发明 王静 叶冬青

范引光, 吕金伟, 戴色莺, 张渝婧, 苏虹, 潘发明, 王静, 叶冬青. ARIMA模型与灰色预测模型GM(1,1)在HIV感染人数预测中的应用[J]. 中华疾病控制杂志, 2012, 16(12): 1100-1103.
引用本文: 范引光, 吕金伟, 戴色莺, 张渝婧, 苏虹, 潘发明, 王静, 叶冬青. ARIMA模型与灰色预测模型GM(1,1)在HIV感染人数预测中的应用[J]. 中华疾病控制杂志, 2012, 16(12): 1100-1103.

ARIMA模型与灰色预测模型GM(1,1)在HIV感染人数预测中的应用

基金项目: “十二五”国家科技重大专项(2012ZX10001007);
详细信息
  • 中图分类号: R181.3

  • 摘要: 目的比较ARIMA模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)与灰色预测模型[gray forecast model,GM(1,1)]在艾滋病感染人数预测上的有效性。方法以安徽省芜湖市2005-2011年疫情资料为基础,分别使用月发病人数及年度发病人数建立ARIMA模型及GM(1,1)模型,通过预测结果与实际值的对比来比较两模型的应用效果。结果 ARIMA模型及GM(1,1)模型的拟合结果均与芜湖市艾滋病发病趋势相一致,ARIMA模型的平均误差率稍高于GM(1,1)模型。结论在对无周期性的艾滋病疫情数据进行预测时,ARIMA模型的预测优势不能得到充分体现,从而使ARIMA模型的平均误差率稍高于GM(1,1)模型,因此在进行传染病及疾病预测时,应综合考虑和比较多种模型的预测效果,选择适合本地区的预测模型进行预测,且应不断补充新的数据对模型进行修正或重新拟合,才能达到有效预测的目的。
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