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ARIMA-SVM组合模型在肺结核发病预测中的应用
作者:网站采编关键词:
摘要：研究背景与问题 本研究旨在探讨ARIMA-SVM组合模型在肺结核发病预测中的应用，以期为我国肺结核防控策略的制定提供科学依据。肺结核作为一种全球性的公共卫生问题，其发病率的预测
研究背景与问题
本研究旨在探讨ARIMA-SVM组合模型在肺结核发病预测中的应用，以期为我国肺结核防控策略的制定提供科学依据。肺结核作为一种全球性的公共卫生问题，其发病率的预测对于疾病防控至关重要。然而，传统的预测方法往往存在预测精度不高、模型复杂等问题。因此，本研究提出将自回归积分滑动平均模型（ARIMA）与支持向量机（SVM）相结合，旨在提高肺结核发病预测的准确性和实用性。
研究方法
本研究选取内蒙古鄂尔多斯市2010年至2023年的肺结核月发病数据作为训练集，2024年1月至12月的肺结核发病数作为验证集。首先，利用ARIMA模型对肺结核发病数据进行时间序列分析，构建时间序列预测模型。然后，将ARIMA模型的预测结果作为SVM模型的输入，通过调整SVM模型的参数，实现肺结核发病的预测。最后，对ARIMA-SVM组合模型的预测结果进行评估，并与单一模型的预测结果进行比较。
核心结果
本研究结果表明，ARIMA-SVM组合模型在肺结核发病预测中具有较高的准确性和稳定性。与单一模型的预测结果相比，ARIMA-SVM组合模型的预测精度显著提高。具体来说，ARIMA-SVM组合模型的平均绝对误差（MAE）为0.05，而ARIMA模型和SVM模型的MAE分别为0.08和0.07。此外，ARIMA-SVM组合模型的预测结果在验证集上也表现出良好的预测性能，证实了该模型在实际应用中的可行性。
结论与意义
本研究通过构建ARIMA-SVM组合模型，实现了对肺结核发病的有效预测。该模型具有较高的预测精度和稳定性，为肺结核防控策略的制定提供了有力支持。同时，本研究也为其他传染病预测研究提供了新的思路和方法。未来，我们将进一步优化模型参数，提高模型的预测性能，为我国传染病防控工作提供更加精准的决策依据。
文章来源：《中国防痨杂志》 网址: http://www.xdkqyxzz.cn/qikandaodu/2025/1029/331.html