换一批基于ARIMA-SVR-IVYA组合模型的传染病预测研究
Research on infectious disease prediction based on ARIMA-SVR-IVYA combination model
摘要为了提高传染病预测的准确性,提出了一种基于差分整合移动平均自回归(ARIMA)、支持向量回归(SVR)和常春藤算法(IVYA)的组合模型ARIMA-SVR-IVYA.在模型中,利用ARIMA拟合传染病时间序列的线性趋势,使用SVR捕捉传染病时间序列的非线性波动,使用IVYA优化SVR超参数.为了验证提出模型的可行性和有效性,使用3种传染病时间序列、4个评估指标和6个对比模型进行了实证分析.研究结果表明,该组合模型可以获得比 ARIMA、SVR、ARIMA-SVR、ARIMA-SVR-GS、ARIMA-SVR-GA 和 ARIMA-SVR-PSO更好的预测表现;因此,该组合模型在传染病预测中具有较好的应用价值.
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关键词
传染病组合预测参数寻优ARIMA-SVRIVYAinfectious diseasecombination predictionparameter optimizationAutoregressive Integrated Moving Average-Support Vector RegressionIvy Algorithm
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1004-4353.2025.04.002
发布时间
2026-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
内蒙古医科大学博士启动基金项目（YKD2025BSQD037）
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