ARIMA模型与灰色系统GM(1,1)模型在长沙市艾滋病发病率预测中的效果比较

目的利用ARIMA模型和GM(1,1)模型对长沙市艾滋病发病率进行模拟预测并对预测效果进行比较。方法收集长沙市2006—2016年艾滋病的发病资料,分别建立自回归滑动平均模型(ARIMA)及灰色系统GM(1,1)模型,进行回代拟合,并预测2017和2018年艾滋病的发病率,同时比较2种模型的拟合与预测效果。结果 ARIMA(1,1,1)模型预测出2017和2018年长沙市艾滋病发病率分别为6.19/10万、8.19/10万;GM(1,1)模型预测出2017年和2018年长沙市艾滋病发病率为6.39/10万和8.16/10万。结论 ARIMA模型及GM(1,1)模型的拟合结果均与长沙市艾滋病发病趋势相同,ARIMA模型对2006—2016年长沙市艾滋病发病率的预测效果较GM(1,1)模型好,预测准确度P高于GM(1,1)模型,平均绝对误差MAE小于GM(1,1)模型     

乙类传染病的ARIMA、灰色模型及组合预测模型比较

目的构建义乌市乙类传染病流行趋势最优预测模型。方法通过对义乌市2010-2012年乙类传染病按月发病率的日平均进行ARIMA时间序列、GM(1,1)灰色模型以及两者的组合模型进行建模,并预测2013年1-4月发病率与实际比较。结果 ARIMA(1,1,1)模型的r(曲)为82.49%,GM(1,1)灰色模型的r(曲)为59.07%,组合预测模型的r(曲)为70.89%;ARIMA(1,1,1)预测的MAPE为118.77%、MSPE为67.07%,GM(1,1)预测的MAPE为15.50%、MSPE为9.33%,组合预测模型预测的MAPE为107.24%、MSPE为60.06%。结论在进行义乌市乙类传染病发病流行趋势建模中,ARIMA是一个较好的方法,但是进行预测不如GM(1,1)。     

GM(1,1)灰色预测模型和ARIMA模型在拟合山东省心脑血管疾病死亡率中的应用

目的 运用GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型对山东省心脑血管疾病死亡率进行拟合,对拟合结果行进比较。为心脑血管疾病预防提供科学依据。 方法 利用山东省全人群监测点2002-2014年心脑血管疾病死亡率数据分别建立GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型,对建立的模型进行拟合,同时运用该模型对2015-2017年心脑血管疾病死亡率进行预测。两种模型拟合评价指标为误差平方和（SSE）、平均绝对百分误差(MAPE)两个指标。 结果 心脑血管疾病死亡率GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型SSE和MAPE分别为1236、1189和2.75%、2.73%。2015-2017年心脑血管疾病预测死亡率（1/10万）分别为340.56、349.80、359.03。 结论 心脑血管疾病死亡率呈波动性上升趋势。ARIMA模型拟合效果优于GM(1,1),模型拟合要充分考虑数据特征。     

全国孕产妇死亡率不同模型的拟合效果比较

目的:探究分析灰色模型GM(1,1)、ARIMA及线性回归模型在孕产妇死亡率(MMR)中的拟合应用并比较模型的适用性及精确性,为妇幼保健工作提供科学依据。方法:以1991~2012年全国MMR为原始资料,运用SAS分析软件,分别采用灰色模型GM(1,1)、ARIMA及线性回归进行拟合比较分析并预测2013年MMR,比较预测效果。结果:灰色模型GM(1,1)和线性回归模型均通过模型检验建模成功,灰色模型GM(1,1)P=1.00,C=0.137 89,线性回归模型F=236.57,P<0.000 1;2013年MMR预测显示:线性回归模误差较大,误差的方差(MPE)为10.08,平均相对误差绝对值(MAPE)为13.69%。结论:ARIMA不适合拟合MMR,灰色模型GM(1,1)和线性回归模型均可用于MMR的拟合,但预测某一年份时需慎重。     

GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型在上海市手足口病发病率预测应用中的比较研究

目的分别采用求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和灰色模型GM(1,1)(grey model,GM(1,1))对上海市手足口病的发病率进行预测,并比较两者的预测效果。方法采用2005-2008年上海市手足口病的月发病率和年发病率分别建立ARIMA模型和GM(1,1)模型,并使用2009年的实际年发病率验证两种模型拟合和预测效果。选取相对误差最小的模型预测2011-2012年的发病率。结果 针对手足口病发病率建立的GM(1,1)模型和ARIMA模型,2005-2008年的拟合平均误差率分别为11.06%和10.54%;对2009年进行预测,预测值与实测值的相对误差分别为69.30%和6.51%。采用ARIMA模型对2011年和2012年的年发病率预测为255.32/10万和294.59/10万。结论 ARIMA模型对上海市手足口病的预测效果要优于灰色模型GM(1,1),对解决时间序列类型的发病率等资料有很好的实用价值,预测结果对该病的防治具有科学意义。     

基于灰色系统GM(1,1)模型的湖北省卫生人力资源需求预测研究

[目的]对湖北省卫生人力资源需求进行预测,为区域卫生规划提供科学参考和依据。[方法]运用灰色系统GM(1,1)模型,预测湖北省2018-2020年卫生人力资源需求,并与湖北省"十三五"规划发展指标进行比较分析。[结果]运用灰色系统GM(1,1)模型拟合的方程等级均为1级(P>0.95),拟合精度较好。模型拟合结果与2008-2017年的实际值比较卫生人员总数、卫生技术人员数、执业(助理)医师数、注册护士数、管理人员数的平均误差值分别为1.17%、1.57%、1.72%、2.07%、2.22%;预测2020年湖北省每千常住人口卫生总人员数、卫生技术人员数、执业(助理)医师数、注册护士数,管理人员数分别为10.17人、8.22人、2.94人、3.69人、0.37人,医护比为1∶1.45。[结论]灰色系统GM(1,1)模型适用于卫生人力资源需求的预测,2020年湖北省每千人执业(助理)医师数、注册护士数和医护比等预测值均符合规划要求。     

灰色模型GM(1,1)和ARIMA在拟合全国婴儿、5岁以下儿童死亡率中的应用

目的比较分析灰色模型GM(1,1)、ARIMA模型在全国婴儿死亡率(IMR)和5岁以下儿童死亡率(U5MR)拟合过程中的适用性,为儿童保健工作提供科学依据。方法以1991-2012年全国IMR、U5MR为原始资料,统一运用SAS分析软件。采用灰色模型GM(1,1)和ARIMA模型进行拟合分析,分别计算各模型拟合MPE、MAPE值,比较各模型的适用性和精确性。结果婴儿死亡率GM(1,1)和ARIMA模型MPE分别为0.32、1.18,MAPE分别为3.09%、5.34%;5岁以下儿童死亡率GM(1,1)和ARIMA模型MPE分别为0.57、0.89,MAPE分别为3.11%、4.33%。结论 GM(1,1)模型对儿童保健指标拟合效果优于ARIMA模型,模型拟合要充分考虑数据特征。     

灰色模型GM(1,1)和ARIMA在拟合全国婴儿、5岁以下儿童死亡率中的应用北大核心CSCD

目的比较分析灰色模型GM(1,1)、ARIMA模型在全国婴儿死亡率(IMR)和5岁以下儿童死亡率(U5MR)拟合过程中的适用性,为儿童保健工作提供科学依据。方法以1991-2012年全国IMR、U5MR为原始资料,统一运用SAS分析软件。采用灰色模型GM(1,1)和ARIMA模型进行拟合分析,分别计算各模型拟合MPE、MAPE值,比较各模型的适用性和精确性。结果婴儿死亡率GM(1,1)和ARIMA模型MPE分别为0.32、1.18,MAPE分别为3.09%、5.34%;5岁以下儿童死亡率GM(1,1)和ARIMA模型MPE分别为0.57、0.89,MAPE分别为3.11%、4.33%。结论 GM(1,1)模型对儿童保健指标拟合效果优于ARIMA模型,模型拟合要充分考虑数据特征。     

ARIMA模型与GM(1,1)模型在细菌性痢疾发病率预测中的比较研究

目的评价ARIMA和GM(1,1)模型在细菌性痢疾发病预测的应用效果,为选择适宜的预测方法提供依据。方法利用深圳沙井街道2006-2013年的细菌性痢疾的发病数据构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,评价拟合效果。结果建立的ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12模型为:(1-0.623B)(1-B)(1-B12)Yt=(1-0.963B)(1-0.72B12)et,GM(1,1)模型为:Y(t+1)=-190.506e-0.23003t+250.126。两个模型的平均误差率(MER)分别为2.91%和6.24%;决定系数分别为0.994和0.967。结论 ARIMA模型对细菌性痢疾发病率预测的效果较好,但在预测传染病发病的时候,尽可能地使用多种模型进行拟合,挑选出效果最好的。     

四川省社区卫生人力资源变化及预测研究

目的预测分析四川省社区卫生人力资源变化趋势,为相关部门制定政策提供参考。方法采用Excel建立数据库,通过计算发展速度和增长速度反映我省社区卫生人力资源变化趋势,并拟合建立灰色GM(1,1)模型进行预测。结果与结论2005—2014年,四川省社区卫生人员逐年稳定增长,拟合的灰色GM(1,1)预测结果良好。     

灰色模型在血吸虫病感染率预测中的应用

[目的]探讨灰色GM(1,1)模型在血吸虫病人群感染率预测中的应用。[方法]资料来自于四川省西昌市川兴监测点2000～2005年连续6年血吸虫病监测数据,采用灰色GM(1,1)模型对该资料进行拟合,确定GM(1,1)预测模型,并对今后3年血吸虫病感染率进行预测。[结果]人群感染率预测模型为X(1)(i 1)=-54.4781e-0.37524i 84.4281,连续3年预测值分别为2.61%,1.79%和1.23%。[结论]GM(1,1)模型可以用于血吸虫病感染率的预测,为合理分配卫生资源提供决策依据。     

ARIMA与GM(1,1)模型对我国肺结核年发病人数预测情况的比较

目的通过ARIMA乘积季节模型和GM(1,1)模型拟合我国肺结核的发病人数,比较两种模型的拟合效果。方法运用我国2011-2016年的肺结核发病人数,分别构建ARIMA乘积季节模型和GM(1,1)模型,然后利用所得到的模型进行预测。采用平均绝对百分误差(MAPE)来评价模型的拟合效果。结果 GM(1,1)模型和ARIMA乘积季节预测模型所得到的MAPE分别为1.45%、1.70%。用GM(1,1)模型预测2017-2018年我国肺结核的发病人数分别为1042909、988915人。结论 GM(1,1)拟合效果优于ARIMA乘积季节模型,预测表明2017-2018年我国肺结核年发病人数将呈现出减少的趋势,但是肺结核发病人数仍然较多。     

义乌市手足口病流行趋势组合预测模型研究

目的 构建义乌市手足口病流行趋势最优预测模型.方法 通过对义乌市2009-2011年手足口病按月发病数进行ARIMA时间序列、GM(1,1)灰色模型以及2者的组合模型进行建模,并预测2012年1-5月份发病数与实际比较.结果 ARIMA(1,1,1)模型的r(曲)91.26％,GM(1,1)灰色模型的r(曲)为1.86％,组合预测模型的r(曲)为94.55％;ARIMA(1,1,1)预测的MAPE为56.39％、MSPE为27.28％,GM(1,1)预测的MAPE为42.09％、MSPE为22.91％,组合预测模型预测的MAPE为53.29％、MSPE为25.10％.结论 在进行手足口病流行趋势建模中,组合预测是一个较好的方法.     

三种时间序列模型在盐城市肾综合征出血热发病预测应用中的比较研究

目的比较GM(1,1)灰色模型、求和自回归滑动平均ARIMA模型和神经网络GRNN模型预测盐城市肾综合症出血热(HFRS)发病率的效果,探索最优预测模型。方法利用2005-2015年盐城市HFRS发病率建立GM(1,1)模型、GM(1,1)-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型,比较模型的拟合效果。根据2016年HFRS发病率比较各模型的预测效果,确定最优模型,并预测2017-2018年HFRS发病率。结果 GM(1,1)模型、GM(1,1)-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型拟合值相对误差分别为13.364%、2.033%、21.150%和16.519%,预测值相对误差分别为16.350%、10.773%、10.820%和0.018%。采用最优模型ARIMA-GRNN模型预测2017和2018年盐城市HFRS发病率分别为0.859/10~5和0.853/10~5。结论从模型整体拟合预测效果综合考虑,利用ARIMA-GRNN组合模型预测盐城市HFRS发病情况能够取得更好的效果,预测结果可对该病的防控提供数据支撑。     

ARIMA模型与GM(1,1)模型在痢疾发病率预测中的应用

目的探讨ARIMA模型和GM(1,1)模型在北京市西城区痢疾发病率预测中的应用,为选择合适的预测方法提供依据。方法利用ARIMA模型和GM(1,1)模型对北京市西城区2010—2014年痢疾发病率进行拟合,并对2015年发病情况进行预测。结果 ARIMA(1,0,0)×(0,1,0)_(12)模型和GM(1,1)模型的拟合值与实际值平均绝对百分误差分别为17.38%和10.24%,预测百分误差分别为14.33%和33.22%。结论在传染病预测时,应综合考虑和比较多种模型的预测效果,选择更为科学合理的方法进行预测。该研究发现,ARIMA模型对痢疾发病率预测精确度较高。。     

ARIMA模型与GM(1,1)模型在痢疾发病数预测中的比较研究

目的 分别应用求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)和灰色模型(gray forecast model)GM(1,1)对湖北省痢疾发病数进行预测,比较两种方法的预测效果,为选择更适宜的方法提供依据。方法 分别应用2001－2015年月发病数及年发病数建立ARIMA模型和GM(1,1)模型,用平均误差率(mean error rate,MER)和决定系数(coefficient of determination,R²)评价拟合效果,并采用2016年实际发病数验证预测效果,选择准确性更高的模型对2017－2018年发病数进行预测。结果 建立的ARIMA模型为SARIMA(1,0,0)(0,1,1)₁₂,GM(1,1)模型为(t+1)=-274 126.038e^{-0.067 467t}+293 275.08,两模型的平均误差率(mean error rate,MER)分别为3.55%和14.78%;决定系数(R²)分别为0.993和0.960,2016年实际发病数与两模型预测发病数的残差分别为635和3 240;相对误差分别为16.54%和84.38%,综合考虑各项评价指标采用ARIMA模型对2017－2018年发病数进行预测分别为4 286和4 011。结论 通过拟合及预测评价指标的比较ARIMA模型均优于GM(1,1)模型,可得ARIMA模型对湖北省痢疾发病数的预测比GM(1,1)模型有较明显的优势,能更准确的处理时间序列类型的资料,此预测结果准确具有实用价值,可为卫生防治工作提供依据。     

“十三五”时期我国卫生总费用占国内生产总值比重预测

目的通过分析1978-2015年我国卫生总费用占国内生产总值比重趋势,预测"十三五"时期指标走向,为卫生部门决策提供依据。方法采用ARIMA(0,1,1)模型和GM(1,1)模型进行预测。结果 ARIMA(0,1,1)和GM(1,1)模型预测结果均显示"十三五"时期卫生总费用占国内生产总值比重呈持续上升趋势,ARIMA模型预测值分别为6.3129%、6.4002%、6.4880%、6.5753%、6.6626%,GM(1,1)模型的预测值分别为5.6498%、5.7454%、5.8427%、5.9416%、6.0421%。从模型拟合效果比较来看,ARIMA模型更佳。结论 "十三五"时期,我国卫生总费用占国内生产总值的比重将达到预期目标。     

ARIMA模型与GM(1,1)模型对兴化市结核病发病数预测效果比较

目的 比较求和自回归滑动平均模型(ARIMA)和灰色模型GM(1,1)对结核病发病数的预测效果。方法 利用兴化市2012—2019年结核病月发病和年发病数,分别构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,进行发病数的拟合,采用平均绝对百分误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和判定系数(R²)评价拟合效果。采用优势模型预测2020—2024年发病数。结果 2012—2019年兴化市共报告结核病5 673例,年均发病率55.88/10万。发病率总体呈逐年下降趋势■,男性年平均发病率(79.09/10万)高于女性(31.75/10万),差异有统计学意义(χ²=1017.707,P<0.001)。构建的ARIMA模型为SARIMA(0,1,1)(0,1,1,)₁₂,GM(1,1)模型为■。平均误差率(MER)、平均绝对误差(MAE)和判定系数(R²),ARIMA模型为5.42%、36.43、0.929,GM模型为4.24%、28.50、0.973。GM(1,1)模型的预测效果较好。利用GM(1,1)预...     

基于ARIMA和GM(1,1)模型的天津市卫生技术人员数量预测研究

目的 预测天津市2019～2025年卫生技术人员配置数量,为制定卫生人力资源政策提供数据支持.方法 利用1978～2018年天津市卫生技术人员数量建立ARIMA(2,2,0)和GM(1,1)模型,对2019～2025年的卫生技术人员配置数量进行预测.结果 ARIMA(2,2,0)模型和GM(1,1)模型显示,2019～...     

四种模型在驻苏部队肺结核发病率预测中的比较研究

目的评估ARIMA模型、指数平滑模型、GM(1,1)模型及指数曲线模型在肺结核发病预测中的运用效果,为遴选适宜的预测措施提供参考。方法使用驻苏部队人群2005-2016年肺结核报告发病数据构建模型,评估拟合效果。结果 ARIMA模型、指数平滑模型能够预测肺结核月发病趋势,拟合的平均误差率(MER)分别为9.35%、10.28%,决定系数(R~2)分别为0.81、0.80;ARIMA模型能够预测肺结核季度发病趋势,拟合的MER、R~2分别为5.48%、0.73,而指数平滑模型无效;GM(1,1)模型、指数曲线模型有效,能够预测肺结核年度发病趋势,拟合的MER分别为1.47%、1.80%,R~2分别为0.98、0.97。结论 ARIMA模型拟合效果和预测准确性相对较好。GM(1,1)模型、指数曲线模型对年发病率呈线性下降趋势的肺结核,拟合效果和预测准确性均良好。2017年驻苏部队肺结核发病率呈稳中有降趋势。