基于SVM模型和ARIMA模型在拟合病毒性肝炎发病率中的应用

• 作者: 刁秀芳 李望晨
• 来源期刊: 现代预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: SVM ARIMA 传染病预测 建模
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 流行病与统计方法
• 页码范围: 1545-1548
• 页数: 4页
• 分类号: R195
• 语种: 中文

摘要

目的 运用SVM和ARIMA方法对我国病毒性肝炎发病率进行预测,对拟合结果进行比较.为病毒性肝炎的预防提供科学依据.方法 利用中国卫生统计年鉴1995-2014年的病毒性肝炎发病率数据分别建立SVM和ARIMA拟合模型,并对拟合效果进行比较.截取近年时序资料适当设置滑动窗口、映射关系和训练参数,借助MATLAB软件完成数据智能训练、仿真和预测;ARIMA法用于发病率序列拟合建模,借助SAS软件最优定阶识别、外推预测.结果 病毒性肝炎发病率SVM模型和ARIMA模型SSE和MAPE分别为229、289,3.53％、3.86％.SVM模型拟合效果优于ARIMA模型,SVM模型预测2015-2017年病毒性肝炎预测发病率为(1/10万)分别为84.31、83.21、82.27.结论 SVM法可用于时序建模,ARIMA法理论成熟且为经典方法.SVM模型拟合效果优于ARIMA模型,模型拟合要充分考虑数据特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刁秀芳		19	43	4.0	5.0
2	李望晨		72	334	10.0	15.0