三种预测模型在出生缺陷发生趋势预测中的可行性研究

• 作者: 党少农 宋晖 张丽 张水平 相晓妹 米白冰 董敏
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: ARIMA乘积季节模型 Holt-Winters季节模型 多层感知器模型 出生缺陷
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 228-231
• 页数: 4页
• 字数: 4441字
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨ARIMA乘积季节模型、Holt-Winters季节模型、多层感知器模型在出生缺陷发生趋势预测中的可行性.方法 本文采用2009年10月至2016年9月西安市妇幼保健院出生缺陷监测及围产儿数据进行研究.选择2009年10月至2015年8月出生缺陷月发生率时间序列进行模型拟合,应用2015年9月至2016年9月出生缺陷月发生率对模型进行评价.结果 三种模型均通过了检验.ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型预测平均绝对误差和相对误差分别为11.64和0.11.Holt-Winters加法模型预测平均绝对误差和相对误差分别为14.21和0.14.Holt-Winters乘法模型预测平均绝对误差和相对误差分别为16.64和0.16.多层感知器模型预测平均绝对误差和相对误差分别为20.58和0.20,通过比较模型预测能力,最优模型为ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12.结论 ARIMA乘积季节模型更加灵活,结果可能较优.同时,随着预测时间的延长,模型预测的准确性降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张水平		28	135	8.0	9.0
2	张丽	西安交通大学公共卫生学院流行病与卫生统计系	66	311	9.0	16.0
3	相晓妹		27	166	8.0	12.0
4	党少农	西安交通大学公共卫生学院流行病与卫生统计系	90	543	12.0	19.0
5	宋晖		7	28	3.0	5.0
6	董敏		2	2	1.0	1.0
7	米白冰	西安交通大学公共卫生学院流行病与卫生统计系	9	73	4.0	8.0