基于R的江西省肺結核發(fā)病率ARIMA-SVM組合預測模型.pdf

1、目的：整理江西省2004年-2012年肺結核月發(fā)病率資料，探討單純差分自回歸移動平均（ARIMA）模型和差分自回歸移動平均模型與支持向量機（ARIMA-SVM）組合模型在2004年-2012年肺結核月發(fā)病率的擬合和預測中的應用，為公共衛(wèi)生干預及衛(wèi)生資源分配提供決策支持。
　　方法：收集江西省2004年-2012年肺結核月發(fā)病率資料，采用R中的forecast包、e1071包，擬合ARIMA模型、ARIMA-SVM模型實現(xiàn)對肺結核發(fā)

2、病率的預測。采用均方誤差（MSE）、平均相對誤差（MAPE）評價模型擬合的優(yōu)度。
　　結果：時間序列分析的結果顯示，肺結核月發(fā)病率長期呈下降趨勢，且具有季節(jié)性變化。擬合的ARIMA模型為 ARIMA(0,1,1)(2,0,0)12，ARIMA模型預測值殘差 SVM模型參數(shù)：核函數(shù)為radial函數(shù)，C=100，γ=0.01，ε=0.1。ARIMA模型的MSE為5.044，MAPE為0.318，ARIMA-SVM模型的MSE為4.8