基于R的江西省肺结核发病率ARIMA-SVM组合预测模型

• 作者: 袁兆康 谢骁旭
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 支持向量机 差分自回归移动平均 组合预测 肺结核发病率
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 160-162
• 页数: 3页
• 字数: 2226字
• 语种: 中文

摘要

目的 在ARIMA和SVM基础上,提出一种肺结核发病率组合预测方法.方法 以2004年至2012年江西省肺结核月发病率资料为例,利用R中的forecast包、e1071包,拟合ARIMA-SVM模型实现对肺结核发病率的预测.结果 ARIMA-SVM组合预测模型的预测精度优于单纯ARIMA模型.结论 ARIMA-SVM组合预测模型是一种切实可行的肺结核发病率预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁兆康	南昌大学公共卫生学院	156	1333	18.0	25.0
2	谢骁旭	南昌大学公共卫生学院	3	14	1.0	3.0