ARIMA模型与指数平滑法预测门诊量效果比较

doi:10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2018.11.019

Preventive Medicine

2018, Vol. 30

Issue (11): 1152-1155 DOI: 10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2018.11.019

Orginal Article

Current Issue | Archive | Adv Search

Abstract
Figure/Table
References
Related Citation (12)

[1] 周琴. 利用ARIMA乘积季节模型预测某综合医院门诊量[J]. 中国医院统计,2016,23（2）：141-142.
[2] 张忠瑜,张晓琴. 统计预测在医院门诊管理中的应用[J]. 金山,2010（4）：122.
[3] 陈田木,刘如春,谢知,等. 流行性感冒数学建模研究进展[J].中国热带医学,2014,14（7）：890-894.
[4] 王燕. 时间序列分析——基于R[M]. 北京：中国人民大学出版社,2015：11-219.
[5] 黄春萍,刘仕俊,丁华,等. 杭州市麻疹发病数的ARIMA模型预测[J]. 现代预防医学,2014,41（11）：1935-1937,1944.
[6] 郭慧敏,杜军,黄路非. 基于R语言ARIMA模型在慢阻肺急性加重患者发病预测中的应用[J].中国卫生统计,2017,34（2）：288-289,292.
[7] 储文杰,金凯玲,林凯,等. 基于ARIMA乘积季节模型预测产超广谱β-内酰胺酶大肠埃希菌流行趋势研究[J]. 预防医学,2018,30（7）：680-684.
[8] 王金娜,徐若君,黄大锟,等. ARIMA乘积季节模型预测永嘉县其他感染性腹泻的流行[J]. 预防医学,2017,29（2）：150- 154.
[9] KABACOFF R I. R语言实战[M]. 王小宁,刘撷芯,黄俊文,等译. 2版. 北京：人民邮电出版社,2016：315-341.
[10] WANG C,LI Y,FENG W,et al. Epidemiological features and forecast model analysis for the morbidity of influenza in Ningbo,China,2006-2014[J]. Int J Environ Res Public Health,2017, 14（6）：559.
[11] 孙振球,徐勇勇. 医学统计学（第3版）[M]. 北京：人民卫生出版社,2010：383-404.
[12] KE G,HU Y,HUANG X,et al. Epidemiological analysis of hemorrhagic fever with renal syndrome in China with the seasonal-trend decomposition method and the exponential smoothing model[J]. Sci Rep,2016,6：39350.
[13] 龚磊,吴家兵,侯赛. ARIMA模型在安徽省流行性感冒发病预测中的应用[J]. 公共卫生与预防医学,2015,26（2）：4-7.
[14] 孟蕾,王玉明. ARIMA模型在肺结核发病预测中的应用[J]. 中国卫生统计,2010,27（5）：507-509.
[15] 张磊,刘艳红. 指数平滑法在预测深圳市宝安区肺结核病人发病人数的应用[J]. 实用预防医学,2014,21（8）：911-913, 903.
[16] OMAR H,HOANG V H,LIU D R. A hybrid neural network model for sales forecasting based on ARIMA and search popularity of article titles[J]. Comput Intell Neurosci,2016,2016（4）：1-9.
[17] 郭新颖. ARIMA模型与指数平滑法对山东省GDP的实证分析[J]. 甘肃科技,2016,32（13）：81-82.
[18] LEWIS C D,胡晚霞. 工业和商业预测方法（指数平滑法和曲线拟合法实用指南）[J]. 预测,1985（S1）：155-193.