自回归移动平均模型在全国流行性腮腺炎发病数预测中的应用

作者：惠石生; 马莹; 尚成英; 杜瑞

来源：甘肃科技纵横, 2020, 49(06): 72-76.

• 流行性腮腺炎
• 自回归移动平均模型
• 预测

目的:应用自回归移动平均模型预测全国流行性腮腺炎月发病数。方法:运用Eviews 8.0软件对2013年10月至2018年10月的腮腺炎发病数构建乘积季节ARIMA模型,以2018年11月至2019年10月的数据作为检验样本,对模型的预测效果进行检验,再用所建模型预测2019年11月至2020年10月的全国腮腺炎月发病数。结果:通过对序列的平稳化、模型的识别、建立和诊断,建立ARIMA(3,1,2)×(1,1,1)12模型,该模型拟合效果显示,调整的R2为0.905,AIC值为-3.920,预测值与实际值的平均绝对误差为-561例,平均相对误差为4.59%。结论:ARIMA(3,1,2)×(1,1,1)12模型能较好地拟合全国腮腺炎月发病数的变化趋势,可用于我国腮腺炎的短期预测和动态分析。

• 单位
  平凉职业技术学院