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改进的GM(1,1)模型对内蒙古自治区手足口病高峰期发病率预测
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  • 英文篇名:Prediction of the Incidence of the HFMD During Peak Months in Inner Mongolia Based on an Improved GM(1,1) Model
  • 作者:洪志敏 ; 王艳娟 ; 郝慧 ; 房祥忠 ; 李春阳 ; 魏利东
  • 英文作者:HONG Zhimin;WANG Yanjuan;HAO Hui;FANG Xiangzhong;LI Chunyang;WEI Lidong;School of Sciences,Inner Mongolia University of Technology;School of Mathematical Sciences,Peking University;Department of Neurology,Inner Mongolia Medical University Affiliated Hospital;Division of Investigation,Inner Mongolia Hohhot Bureau of Statistics;
  • 关键词:手足口病(HFMD) ; 自回归移动平均求和(ARIMA)模型 ; GM(1 ; 1)模型 ; 改进的GM(1 ; 1)模型
  • 英文关键词:Hand,foot and mouth disease(HFMD);;Autoregressive integrated moving average(ARIMA) model;;GM(1,1)model;;Improved GM(1,1) model
  • 中文刊名:BDXB
  • 英文刊名:Chinese Journal of Virology
  • 机构:内蒙古工业大学理学院;北京大学数学科学学院;内蒙古医科大学附属医院神经内科;内蒙古呼和浩特市统计局调查科;
  • 出版日期:2018-09-29 16:35
  • 出版单位:病毒学报
  • 年:2018
  • 期:v.34
  • 基金:国家自然科学基金(项目号:81360213),题目:超声造影对脑梗塞后颅内血管、脑灌注与侧支循坏的评价;国家自然科学基金(项目号:81860605),题目:手足口病流行时空预测研究;; 内蒙古自然科学基金(项目号:2015MS0104),题目:方差缩减技术理论及其在方程求解中的应用研究~~
  • 语种:中文;
  • 页:BDXB201805009
  • 页数:6
  • CN:05
  • ISSN:11-1865/R
  • 分类号:77-82
摘要
以内蒙古自治区2009~2016年手足口病每年的高发月5~7月的发病数据为研究数据,分别建立自回归移动平均求和(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)模型与GM(1,1)灰色模型,对内蒙古自治区手足口病的高发月9岁以下儿童发病率进行拟合与预测,两种单一模型预测结果显示,GM(1,1)模型的预测精度高于ARIMA模型。为降低数据波动性对GM(1,1)模型预测效果的影响,文中基于弱化缓冲算子对GM(1,1)模型进行了改进,改进的GM(1,1)模型具有较大的灵活性且提高了传统GM(1,1)模型的预测精度。
        We employed empirical analyses based on data about the incidence peak of hand,foot and mouth disease(HFMD)during May-July of each year in Inner Mongolia.An autoregressive integrated moving average(ARIMA)model and GM(1,1)gray model were established.During peak months of HFMD,the incidence in children aged ≤5 years was fitted and predicted in Inner Mongolia.Results showed that prediction using the GM(1,1)gray model was more precise than that using the ARIMA model.To reduce the impact of data volatility,the improved GM(1,1)model using a weakened buffer operator was applied,and this model had more flexibility and improved the prediction accuracy of general GM(1,1).
引文
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