换一批
换一批ETS和SARIMA模型在预测北京市猩红热流行趋势中的性能比较
Comparison of Performance between ETS and SARIMA Models in Predicting the Trend of Scarlet Fever in Beijing
摘要收集2004—2019年北京市猩红热月发病人数和人口学资料,采用描述性统计方法和Joinpoint回归调查猩红热的流行病学变化趋势.北京市猩红热发病的平均年度百分比变化为(AAPC=1.866,95％CI:-2.968～6.941;t=0.816,P=0.428),流行趋势总体保持稳定,每年的4—6月和11—12月为发病高峰,呈双季节模式.最优SARIMA模型和最优ETS模型预测的平均绝对误差(MAD)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、平均误差率(MER)、方根百分比误差(RMSPE)五个误差指标分别为0.586、0.623、0.751、0.296、0.785和0.318、0.282、0.438、0.282、0.338,可见ETS模型的预测准确性高于SARIMA模型,可用来对北京市猩红热流行趋势进行预测预警,从而为猩红热动态精准化防控提供参考依据.
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