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时间预测模型文献资料
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不同时间预测模型于医院急诊、门诊量预测中的应用
目的 应用指数平滑模型和ARIMA模型对某医院急诊、门诊接待量进行预测分析,比较两种方法并找出优预测模型.方法 应用SPSS20.0中的专家建模器对医院门诊、急诊接待量进行时间预测分析,并预测未来一年的门诊、急诊接待量.结果 急诊接待量预测的优模型为ARIMA模型(0,1,1)(0,1,1),正态化BIC=13.100,MAPE=5.762,R2 =0.858;门诊接待量预测优模型为指数平滑模型,Alpha=0.093,正态化BIC=19.182,MAPE=5.770,R2=0.932,模型拟合良好.两种模型Box-Ljung统计量均不存在统计学意义(P＞0.05),可以认为残差序列可以代表白噪声,说明拟合效果良好.结论 急诊、门诊接待量数据同样具有季节性和趋势性变化,不同模型的敏感性却不尽相同.工作中应该根据具体情况,对数据进行更深入的探索,从而选择优佳模型,减少预测误差,为医院管理决策提供更加准确可信的依据.
