ARIMA模型与指数平滑法预测门诊量效果比较

• 作者: 周罗晶 王晨 郭倩
• 来源期刊: 预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: 差分自回归移动平均模型 指数平滑法 门诊量
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 疾病控制
• 页码范围: 1152-1155
• 页数: 4页
• 分类号: R197.3
• 字数: 3353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2018.11.019

摘要

目的 比较差分自回归移动平均(ARIMA)模型与指数平滑法对医院门诊量的预测效果.方法 利用扬州市某综合性三甲医院2010—2016年门诊量数据分别拟合ARIMA模型和指数平滑模型,以2017年该院门诊量数据评价两种模型的预测效果.结果 拟合最佳的ARIMA模型为ARIMA(2,1,0)(2,1,0)12,拟合的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和平均绝对误差(MAE)分别为5062.47、2.83％和3473.96;对2017年门诊量预测的RMSE、MAPE和MAE分别为8243.26、4.42％和6084.00.拟合最佳的指数平滑模型为Holt-Winters加法指数平滑模型,拟合的RMSE、MAPE和MAE分别为4605.15、2.79％和3296.90;对2017年门诊量预测的RMSE、MAPE和MAE分别为9585.25、5.50％和7733.58.ARIMA(2,1,0)(2,1,0)12预测的3个误差指标值均小于Holt-Winters加法指数平滑模型.结论 ARIMA模型预测精度更高,可应用于医院每月门诊量的短期预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭倩	扬州大学医学院	4	17	2.0	4.0
2	周罗晶	扬州大学临床医学院	8	12	2.0	3.0
3	王晨	扬州大学医学院	8	17	2.0	4.0