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季节性差分自回归滑动平均模型在上海市道路交通伤害预测中的应用
[目的]探讨季节性差分自回归滑动平均( SARIMA)模型预测道路交通伤害的可行性,为掌握上海市交通伤害趋势提供依据.[方法]利用EVIEWS软件对2000-2009年上海市道路交通伤害死亡的季度数据进行SARIMA模型拟合,并利用2010年数据对预测数据进行验证.[结果]上海市道路交通死亡具有明显的季节要素,趋势要素呈逐步下降趋势;对原始图形识别后,综合考察几种模型拟合优劣,终采用SARIMA(2,1,0)(0,1,1)4,其能很好地拟合上海市道路交通伤害死亡情况.2010年4个季度死亡率预测值分别为1.49/105、1.74/105、1.93/105和2.06/105,实际值均在预测区间内,残差也显示为白噪声序列.预测结果较好.[结论]SARIMA模型是一种能较好地预测道路交通伤害趋势的工具,可为预防与控制道路交通伤害提供决策依据.
关键词： 道路交通伤害 季节性差分自回归滑动平均模型 季节性 时间序列 -
应用SARIMA-GRNN组合模型分析肺结核流行的季节性特征
目的 应用季节性差分自回归滑动平均模型(SARIMA)和广义回归神经网络(GRNN)组合模型分析肺结核流行的季节性特征,为预防和控制肺结核提供依据.方法 通过国家卫生健康委员会官网收集2005—2017年全国肺结核疫情资料,应用SARIMA-GRNN组合模型分析我国肺结核流行的趋势和季节性特征.结果 2005—2016年我国肺结核报告发病率平均每年下降3.17％,并且发病存在明显的季节性规律(3—6月为高峰).SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型较好的地拟合了我国肺结核发病长期趋势和季节性,其平均误差率为6.07％,决定系数为0.73.SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12-GRNN组合模型的平均误差率为2.56％,决定系数为0.94.SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12-GRNN组合模型预测的准确性优于SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型,2017年的验证数据结果与此一致.结论2005—2016年中国肺结核报告发病率平均每年下降3.17％,肺结核的发病高峰集中在每年3—6月,具有明显的季节性.
关键词： 肺结核 季节性 季节性差分自回归滑动平均模型 广义回归神经网络
