ARIMA模型与指数平滑法预测门诊量效果比较

作者：王晨; 郭倩; 周罗晶^*

来源：预防医学, 2018, 30(11): 1152-1155.

DOI：10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2018.11.019

• 差分自回归移动平均模型
• 指数平滑法
• 门诊量

目的比较差分自回归移动平均(ARIMA)模型与指数平滑法对医院门诊量的预测效果。方法利用扬州市某综合性三甲医院2010—2016年门诊量数据分别拟合ARIMA模型和指数平滑模型,以2017年该院门诊量数据评价两种模型的预测效果。结果拟合最佳的ARIMA模型为ARIMA (2, 1, 0)(2, 1, 0)12,拟合的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和平均绝对误差(MAE)分别为5 062.47、 2.83%和3 473.96;对2017年门诊量预测的RMSE、 MAPE和MAE分别为8 243.26、 4.42%和6 084.00。拟合最佳的指数平滑模型为Holt-Winters加法指数平滑模型,拟合的RMSE、 MAPE和MAE分别为4 605.15、 2.79%和3 296.90;对2017年门诊量预测的RMSE、 MAPE和MAE分别为9 585.25、 5.50%和7 733.58。ARIMA (2, 1, 0)(2, 1, 0)12预测的3个误差指标值均小于Holt-Winters加法指数平滑模型。结论 ARIMA模型预测精度更高,可应用于医院每月门诊量的短期预测。

• 单位
  扬州大学