SARIMA模型参数设置探讨

作者：刘天; 张丽杰; 翁熹君; 马会来; 姚梦雷; 黄继贵; 吴杨^*

来源：实用预防医学, 2019, 26(12): 1530-1534.

• SARIMA
• 最优参数
• 图示法
• 手足口病

目的比较不同参数设置的SARIMA模型拟合及预测效果,为提高SARIMA模型精度提供参考。方法利用全国2009年1月—2015年6月手足口病逐月发病率数据,按照传统图示法确定参数p,q值,建立SARIMA模型,记为模型1。再将参数p,q值±1,构建多个备选模型,筛选最优模型,记为模型2。利用模型1和模型2预测2015年7—10月手足口病发病率并与实际值比较,采用平均绝对误差百分比(mean absolutepercentage error,MAPE)、平均误差率(mean error rate,MER)、均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)评价模型拟合及预测效果。结果模型1为SARIMA(1,0,0)(1,1,0)12;模型2有2个,包括SARIMA(1,0,1)(1,1,0)12和SARIMA(1,0,1)(0,1,1)12。SARIMA(1,0,0)(1,1,0)12、SARIMA(1,0,1)(1,1,0)12和SARIMA(1,0,1)(0,1,1)12拟合的MAPE依次分别为22.891%、20. 015%、19. 985%。SARIMA(1,0,0)(1,1,0)12、SARIMA(1,0,1)(1,1,0)12和SARIMA(1,0,1)(0,1,1)12预测的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为9. 119%、8. 988%、1. 874%和1. 107%; 11. 000%、10. 909%、2. 552%和1. 344%; 8. 711%、8. 477%、1. 857%和1. 044%。结论 SARIMA(1,0,1)(0,1,1)12为最优模型,拟合及预测效果优于图示法建立的SARIMA(1,0,0)(1,1,0)12模型。在SARIMA建模过程中应在图示法基础上采用凑试法,筛选最优参数,提高模型精度。

• 单位
  湖北省疾病预防控制中心