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为准确地预测传染病,根据传染病变化特点,提出了一种差分自回归移动平均模型的传染病预测模型。模型对原始数据进行平稳化预处理,消除其突发性、季节性和周期性特征,并利用ARIMA对将平稳后的数据进行建模,采用某市流行性感冒发病率数据进行仿真,实验结果表明,ARIMA模型能较好地捕捉传染病变化规律,提高了预测精度,是一种有效预测传染病的方法,同时能为传染病的预防监测措施提供决策依据。