检索结果-内蒙古大学图书馆

现代预防医学 2014年第11期41卷 1935-1937+1944页

作者：黄春萍刘仕俊丁华宋姝娟徐珏刘牧文杭州市疾病预防控制中心

目的通过对杭州市麻疹的预测,为今后该病的防控提供科学依据。方法利用求和自回归滑动平均模型建模技术对杭州市麻疹监测数据进行2013年发病水平的预测。结果建立了杭州市麻疹发病率的季节模型ARIMA(2,0,1)×(0,1,1)52,利用该模型预... 详细信息

目的通过对杭州市麻疹的预测,为今后该病的防控提供科学依据。方法利用求和自回归滑动平均模型建模技术对杭州市麻疹监测数据进行2013年发病水平的预测。结果建立了杭州市麻疹发病率的季节模型ARIMA(2,0,1)×(0,1,1)52,利用该模型预测2013年杭州市麻疹周发病数,平均绝对误差为3.26,年发病数相对误差为7.92%,趋势预测结果吻合。结论 ARIMA模型中的季节模型应用于麻疹的短期预测能够获得较好的预测效果。

关键词：麻疹求和自回归滑动平均模型预测

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2010-2015年耐甲氧西林金黄色葡萄球菌医院流行趋势时间序列分析

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中华医院感染学杂志 2016年第23期26卷 5308-5311页

作者：单欢金凯玲叶金明张佩维林凯陈伟国储文杰肖震浙江医院医院感染管理科浙江杭州310013 浙江医院医学检验科浙江杭州310013

目的探讨应用时间序列求和自回归滑动平均模型(ARIMA)进行耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)流行趋势预测的可行性,为降低MRSA定植或感染提供理论依据。方法使用2010-2014年浙江医院MRSA检出率拟合ARIMA模型,以2015年1-12月MRSA实际检出... 详细信息

目的探讨应用时间序列求和自回归滑动平均模型(ARIMA)进行耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)流行趋势预测的可行性,为降低MRSA定植或感染提供理论依据。方法使用2010-2014年浙江医院MRSA检出率拟合ARIMA模型,以2015年1-12月MRSA实际检出率作为预测模型的考核样本,验证模型的预测效果。结果 MRSA检出率ARIMA模型为Xt=0.3807Xt-1+Xt-12-0.3807Xt-13-0.02725;模型预测的平均相对误差为20.19%,预测的动态趋势与实际值基本吻合。结论 ARIMA模型对MRSA检出率拟合较为满意,预测效果良好,可为临床早期采取防控措施提供依据。

关键词：耐甲氧西林金黄色葡萄球菌求和自回归滑动平均模型预测

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组合模型在传染病预测中的应用研究

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计算机仿真 2012年第4期29卷 238-242页

作者：蔡海洋吴庆辉吕精巧新乡医学院河南新乡453003 解放军371中心医院河南新乡453002

研究传染病预测问题,由于受到外界因素和人体内部因素共同影响,具有不规则变动和非线性动态特点。传染病发生具有季节性、周期性和非规则等变化特点,单一模型只能预测中部分变化特点,预测误差比较大。为降低传染病预测误差,提出一种组... 详细信息

研究传染病预测问题,由于受到外界因素和人体内部因素共同影响,具有不规则变动和非线性动态特点。传染病发生具有季节性、周期性和非规则等变化特点,单一模型只能预测中部分变化特点,预测误差比较大。为降低传染病预测误差,提出一种组合模型的传染病预测方法。首先分别采用ARIMA和LSSVM模型对传染病发生趋势进行预测,然后将两者预测结果输入到LSSVM重新进行学习,最后得到组合模型的预测结果。采用组合模型对某市乙肝发病率进行仿真。结果表明,组合模型降低了乙肝发病率的预测误差,预测结果更加可靠,为传染病预测工作提供新的技术手段。

关键词：传染病组合模型预测求和自回归滑动平均模型

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基于LSSVM-ARIMA的城市短期供水量组合预测模型

基于LSSVM-ARIMA的城市短期供水量组合预测模型

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作者：孙晓婷昆明理工大学

学位级别：硕士

通过对短期供水量预测,可以实现供水系统的最优控制,达成供需平衡(满足客户用水需求)以及节能(节省能源消耗)目的。为进一步提高城市短期供水量预测精度,本文把收集到的某市某水厂的实测数据作为研究对象,从15分钟、时供水量预测两方面... 详细信息

通过对短期供水量预测,可以实现供水系统的最优控制,达成供需平衡(满足客户用水需求)以及节能(节省能源消耗)目的。为进一步提高城市短期供水量预测精度,本文把收集到的某市某水厂的实测数据作为研究对象,从15分钟、时供水量预测两方面,开展了基于LSSVM-ARIMA的城市短期供水量组合预测模型研究,取得的相关研究成果及结论如下:(1)短期供水量预测特性分析研究:首先采用标准差去噪法对供水量时间序列预处理,剔除供水量时序无效信息。本文的标准差去噪法包括1倍标准差去噪法、2倍标准差去噪法以及3倍标准差去噪法,经处理后实例共有8种供水量时间序列(包括原始15分钟、时供水量时间序列);接着分析了各个供水量序列的可预测性以及个体差异性。本研究采用最大Lyapunov指数和功率谱对供水量序列分别进行定量和定性分析,确定了本研究的15分钟、时供水量序列均具有混沌特性,说明本研究的供水量序列是可预测的,对其预测有实际意义。本研究通过对供水量序列个性分析发现实例供水量序列具有线性、非线性、周期性且局部波动较大特点,因此针对该特点本文选择了求和自回归滑动平均模型(ARIMA)和支持向量机模型作为组合模型的基础模型。(2)基于支持向量机预测模型研究:支持向量机(SVM)是一种较新的非线性技术,在预测领域表现良好,获得结果准确率较高。通过对支持向量机的深入学习,发现标准支持向量机模型较适用于预测小样本序列,由于实例供水量序列样本量较大,因此本研究采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对实例15分钟、时供水量时序预测。LSSVM模型在保有标准SVM模型优势基础上,更适用于大样本序列的拟合预测。结果表明,LSSVM能够有效的预测实例供水量时序的整体变化趋势,且LSSVM对15分钟供水量时序的预测精度要高于时供水量序列,说明了LSSVM模型对于非线性趋势较强的供水量时序拟合效果更好;对于LSSVM模型,适度的去噪能够提高模型的预测精度。(3)基于ARIMA预测模型研究:采用目前最常用的时间序列预测模型-ARIMA模型对实例15分钟、时供水量时序进行预测。ARIMA模型具有收敛快和鲁棒性较强的优点。结果表明,ARIMA模型能够追踪供水量序列的整体趋势变化,但对时序的局部拟合效果较差;ARIMA模型对15分钟供水量序列的预测精度要差于时供水量序列的预测精度,说明了ARIMA模型更适用于预测具有较强线性趋势的时序;对于ARIMA模型,去噪可以提高模型的预测精度。(4)基于短期供水量组合预测模型研究:根据实例供水量时间序列中的信息独立可分离的特点,提出由串联方式组合ARIMA模型和LSSVM模型,最后建立了LSSVM-ARIMA组合预测模型。根据模型评价指标,分析对比了组合模型和各单一模型的预测精度。结果表明,组合模型的预测精度显著高于单一模型预测精度,证明本研究提出的组合预测方法是可行的;对于组合模型,采用2倍标准差去噪能够最有效提高模型的预测精度。本文提出的组合模型易于实现,自适应能力强,预测精度高,尤其适用于供水系统对配水装置的实时控制。本文提出的组合预测模型不仅为城市短期供水量预测提供了一种新方法,还为其他相关研究的开展提供了新思路。文中所涉及的预测方法都编制了相应的程序,申请了软件著作权,这为将来投入实际应用奠定了坚实的基础。

关键词：短期供水量预测求和自回归滑动平均模型标准差去噪最小二乘支持向量机模型组合模型 15分钟预测步长

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灰色摆动模型GM（1，1，sinω）在肾综合征出血热发病率预测中的研究

灰色摆动模型GM（1，1，sinω）在肾综合征出血热发病率预测中的...

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作者：郭立春中国医科大学

学位级别：硕士

前言肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS)是由汉坦病毒(Hantavirus,HV)引起的人类自然疫源性急性传染病,其流行广泛,严重危害着人类的健康和生命,已成为一个全球性的公共卫生问题,我国是肾综合征出血热危害最... 详细信息

前言肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS)是由汉坦病毒(Hantavirus,HV)引起的人类自然疫源性急性传染病,其流行广泛,严重危害着人类的健康和生命,已成为一个全球性的公共卫生问题,我国是肾综合征出血热危害最为严重的国家,占世界报道病例数的90%以上,鉴于此种情况,我国于1984年在全国开展了HFRS监测工作,以及时了解HFRS的流行动态和掌握其流行规律,在这种情况下,对HFRS疫情进行定量预测就十分重要,其可以为卫生工作者制订科学合理的防治策略提供更为科学准确的理论参考依据,使有限的卫生资源得到最佳的安排与利用。多年来,很多学者关于肾综合征出血热的疫情预测尝试了多种预测模型,主要有时间序列模型、回归模型和特殊模型。而目前应用较多的预测方法为时间序列模型中传统的GM(1,1)灰色预测模型和ARIMA模型。利用各种数学模型探讨某个实际问题,就是要寻找最为符合实际规律的较好模型。灰色摆动预测模型GM(1,1,sinω)对于具有周期性且波动较大的资料较为适用,且离散性越大越能体现出其优越性。从长期趋势看HFRS的发病率波动范围大且有一定的周期性,从理论上讲符合GM(1,1,sinω)模型的适用条件,但目前尚未有对此方法进行比较研究的相关报道,因此本研究选择传统的灰色GM(1,1)模型和ARIMA模型两种方法与灰色摆动模型进行比较研究,探讨灰色摆动模型在HFRS发病率预测中的可行性。材料与方法资料来自辽宁省疾病预防控制中心对HFRS发病率监测的数据,选取辽宁省沈阳市1984～2006年的HFRS年发病率(1/10万),通过抽样调查,核对传染病报表,纠正错报病例,补充漏报病例,保证数据来源可靠。利用统计软件Excel2003、SPSS13.0、Matlab7.0建立模型。传统的GM(1,1)灰色模型和GM(1,1,sinω)模型的建立步骤为:(1)利用Excel按照公式实现各步运算。(2)通过Matlab7.0确定灰参数,建立预测方程。(3)应用Excel进行预测。应用SPSS13.0统计分析软件中ARIMA模块建立ARIMA模型,分三步进行:(1)模型的识别:利用自相关分析和偏自相关分析等方法,分析时间序列的随机性、平稳性及季节性,并采用差分的方法使序列平稳。然后根据自相关和偏自相关图,确定备选模型;(2)模型中参数估计和模型检验:比较前一阶段中的备选模型,选择最合适模型;(3)做预测分析。最后采用平均误差率(MER)和决定系数(R)指标比较三种模型的预测效果。结果 ARIMA模型为ARIMA(1,0,0);GM(1,1)预测模型的灰色参数a=-0.0008、b=4.5812,其模型为(?)(t+1)=5736.45e-5726.50;GM(1,1,sinω)模型的灰色参数分别为a=0.0652、b=7.2222、c=-1.1842、d=3.7619,灰频率为ω=2π/23,该模型预测方程为(?)(t+1)=-135.87e+134.08+9.70 sin 2kπ/23+11.73 cos 2kπ/23;ARIMA模型、GM(1,1)模型和GM(1,1,sinω)预测模型的MER分别为24.80%、46.94%和8.77%;R分别为0.6770、0.1381和.8497。GM(1,1,sinω)模型的预测效果优于GM(1,1)模型和ARIMA模型。结论通过的灰色摆动模型与GM(1,1)模型和ARIMA模型比较,得出其预测效果优于二者,体现了它在波动性较大且具有周期性资料预测中的优势,说明其对于解决时间序列类型的HFRS发病率等资料具有很好的实用价值,是一种值得推广的预测模型。

关键词：肾综合征出血热灰色摆动模型 GM(1，1)模型求和自回归滑动平均模型预测

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基于门限自回归模型对人民币汇率波动的研究

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中国商论 2024年第23期33卷 107-112页

作者：张茗慧潘金凤史倩潍坊学院数学与统计学院山东潍坊261061 济南市技师学院航空服务与维护系山东济南250031

人民币汇率的波动受多方面因素的影响,为研究人民币汇率的波动情况,进一步预测人民币汇率的变化,本文以2011年1月—2023年12月的人民币兑美元的汇率中间价的月度数据作为研究对象,分别建立了求和自回归滑动平均模型和门限自回归模型,并... 详细信息

人民币汇率的波动受多方面因素的影响,为研究人民币汇率的波动情况,进一步预测人民币汇率的变化,本文以2011年1月—2023年12月的人民币兑美元的汇率中间价的月度数据作为研究对象,分别建立了求和自回归滑动平均模型和门限自回归模型,并对两种模型的预测结果进行对比。结果表明:人民币汇率的波动具有非线性特征,并且门限自回归模型比求和自回归滑动平均模型准确度更高,在未来几个月人民币兑美元中间价略有下降,但能够维持在相对稳定水平,人民币略有升值。

关键词：求和自回归滑动平均模型门限自回归模型人民币汇率股份指数 ARIMA模型

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ARIMA模型在北京市西城区细菌性痢疾发病预测中的应用

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职业与健康 2015年第23期31卷 3243-3245,3248页

作者：关静张燕宋静北京市西城区疾病预防控制中心 100120

目的尝试构建适用于北京市西城区细菌性痢疾发病特点的统计预测模型,为该区传染病定量预测的实施做出探索。方法应用SPSS 13.0统计软件对北京市西城区2004年1月-2013年12月细菌性痢疾逐月发病情况进行求和自回归滑动平均模型(ARIMA)建... 详细信息

目的尝试构建适用于北京市西城区细菌性痢疾发病特点的统计预测模型,为该区传染病定量预测的实施做出探索。方法应用SPSS 13.0统计软件对北京市西城区2004年1月-2013年12月细菌性痢疾逐月发病情况进行求和自回归滑动平均模型(ARIMA)建模和拟合,利用筛选出的最优模型对2014年1-12月的发病情况进行预测,并评价模型的预测效果。结果筛选的最优乘积模型为ARIMA(1,0,0)(0,1,1)_(12),BIC=27.426,模型拟合效果的度量Box-Ljung Q差异无统计学意义(Q=10.949,P=0.813),模型残差序列为白噪声。模型预测值与实际值拟合较好,实际值均在预测值95%可信区间范围内。结论 ARIMA模型能够应用于北京市西城区细菌性痢疾流行趋势的预测,为实施干预措施提供科学依据。

关键词：求和自回归滑动平均模型细菌性痢疾预测

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某三甲中医医院ICU感染发生率时间序列分析及趋势预测

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西部中医药 2024年第9期37卷 78-82页

作者：杨丽萍程立军李潇杨雳畯丁淑玉王靖研黄文莉毛宝宏甘肃省中医院公共卫生与医院感染管理处甘肃兰州730050 甘肃中医药大学公共卫生学院甘肃兰州730000 甘肃省康泰医院甘肃兰州730046 甘肃省妇幼保健院/甘肃省中心医院医学教育部甘肃兰州730050

目的:了解某三甲中医医院ICU感染发生率的时序分布特征,预测其发生规律和趋势,为中医医院ICU感染监测提供数据支持。方法:收集某三甲中医医院2019年1月至2024年2月ICU医院感染数据。利用求和自回归滑动平均模型(Autoregressive integrat... 详细信息

目的:了解某三甲中医医院ICU感染发生率的时序分布特征,预测其发生规律和趋势,为中医医院ICU感染监测提供数据支持。方法:收集某三甲中医医院2019年1月至2024年2月ICU医院感染数据。利用求和自回归滑动平均模型(Autoregressive integrated moving average,ARIMA)对ICU感染发生趋势进行预测并评价其预测效果。结果:2019年1月至2024年2月某三甲中医医院ICU医院感染发生率为2.61%(232/8895);时间序列分析显示,ICU医院感染发生率波动较大且存在一定周期性,总体呈下降趋势。根据赤池信息准则和贝叶斯信息准则拟合,ARIMA(0,1,1)为最优预测模型。经参数估计与效果评价,感染发生率实际值均在预测值95%可信区间内,模型预测效果较好。结论:运用ARIMA对某三甲中医医院ICU医院感染发生率的预测结果良好,可显示其长期发生规律与趋势,能为医院感染监测提供科学依据。

关键词：医院感染重症监护病房求和自回归滑动平均模型时间序列趋势预测

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伤寒副伤寒发病趋势的ARIMA模型和GM(1,1)模型预测

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浙江预防医学 2013年第4期25卷 18-20页

作者：凌良健林琴高歌卞琛韩长磊常州市疾病预防控制中心急消所江苏常州213022 苏州大学公共卫生学院

目的采用求和自回归滑动平均模型(ARIMA模型)和灰色模型GM(1,1)分别对常州市伤寒副伤寒发病率进行预测,并比较两者预测的准确性。方法根据2001—2010年的月发病率数据分别建立ARIMA模型和GM(1,1)模型。通过比较2011年实际发病率和模型... 详细信息

目的采用求和自回归滑动平均模型(ARIMA模型)和灰色模型GM(1,1)分别对常州市伤寒副伤寒发病率进行预测,并比较两者预测的准确性。方法根据2001—2010年的月发病率数据分别建立ARIMA模型和GM(1,1)模型。通过比较2011年实际发病率和模型预测发病率间的相对误差验证模型预测的准确性。采用准确性高的模型预测2012—2013年伤寒副伤寒的年发病率。结果 GM(1,1)模型对伤寒副伤寒的年发病率预测准确率较高。2012年和2013年伤寒副伤寒预测的年发病率分别为2.52/105和2.33/105。结论对于伤寒副伤寒发病率的预测,应同时拟合几种模型,选择拟合效果最好的一种模型。

关键词：伤寒副伤寒求和自回归滑动平均模型灰色模型预测

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工程岩体结构面间距空间分布的ARIMA模型及应用

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工程地质学报 2006年第6期14卷 819-823页

作者：于国新白明洲许兆义冯震北京交通大学土木建筑工程学院

结构面间距是反映结构面分布特征的重要指标之一,也是工程岩体质量级别划分的重要指标之一。与传统的结构面间距定义不同,本文认为只需按组测量结构面之间的间距同样可以分析结构面分布特征,并给出了结构面类型的4类划分法,依此建立结... 详细信息

结构面间距是反映结构面分布特征的重要指标之一,也是工程岩体质量级别划分的重要指标之一。与传统的结构面间距定义不同,本文认为只需按组测量结构面之间的间距同样可以分析结构面分布特征,并给出了结构面类型的4类划分法,依此建立结构面序列,利用时间序列的自回归滑动平均模型建立节理间距的AR IMA模型,提出了间距序列建模和模型检验方法,并以实例印证了AR IMA模型表示间距序列是合适的。

关键词：结构面间距求和自回归滑动平均模型序列

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