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临床月供血量文献资料
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自回归求和移动平均模型对临床供血量的分析预测
目的 分析成都地区临床月供血量的规律,以此建立临床血液月供血量预测的时间序列ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型,并动态进行模型的分析对比,为血液中心管理工作提供科学依据.方法 收集2006年至2016年成都市血液中心临床血液月供血量,建立ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型,预测2016年10-12月和2017年1-3月临床血液月供血量.对备选的模型进行拟合优度的比较,筛选出优的模型,并对模型的相对误差进行评价.结果 ARIMA(0,1,1)模型预测2016年10-12月和2017年1-3月的相对误差为1.71％、-7.45％、-3.14％、-7.66％、-15.25％、-9.74％.而ARIMA(0,1,1)×(1,1,1)12模型相对误差为2.51％、-3.75％、-2.58％、-5.21％、-8.11％、-7.34％.结论 乘积季节ARIMA模型能够较好的预测短期临床供血量,持续修正的乘积季节ARIMA模型能更好的预测下一季度临床血液月供血量.
关键词： ARIMA模型 乘积季节ARIMA模型 临床月供血量 相对误差
