GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型在我院季度入院人数预测中的比较分析

• 作者: 梁景星
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 入院病人 GM(1,1)模型 ARIMA模型 预测
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 107-109
• 页数: 3页
• 字数: 2846字
• 语种: 中文

摘要

目的 对GM(1,1)模型和ARIMA模型在季度入院人数预测中的效果进行比较.方法 利用2000-2010年我院季度入院人数分别建立GM(1,1)灰色预测模型和ARIMA模型,对建立的模型进行拟合.同时,对2011年的季度入院人数进行预测,采用2011年的实际季度入院人数验证两种模型的预测效果,评价指标为平均相对误差和平均绝对值误差.结果 针对我院入院人数建立的GM(1,1)模型和ARIMA模型的决定系数分别0.902和0.94;2000年-2010年的拟合平均相对误差分别为8.69％和6.72％,平均绝对值误差分别为325和270.对2011年进行预测,预测值与实测值的平均相对误差分别为9.06％和6.56％,平均绝对值误差分别为581和443.结论 ARIMA模型对于样本大于30以及隐含季度性周期性变化趋势的资料比GM(1,1)模型具有明显的预测优势,对解决时间序列类型的入院人数等资料有科学的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁景星		15	86	6.0	9.0