【摘 要】
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目的 探讨SARIMA模型、SVM模型和SARIMA-SVM组合模型在淋病发病率预测中的应用，为淋病防控提供科学依据。方法 选取2010—2021年全国淋病逐月发病率资料，利用2010—2020年的淋病逐月发病率资料作为训练集分别建立SARIMA模型、SVM模型和SARIMA-SVM组合模型，并运用2021年的淋病逐月发病率资料作为测试集用于模型间的效果评价。结果 SARIMA（0,1,1）（0,
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目的 探讨SARIMA模型、SVM模型和SARIMA-SVM组合模型在淋病发病率预测中的应用，为淋病防控提供科学依据。方法 选取2010—2021年全国淋病逐月发病率资料，利用2010—2020年的淋病逐月发病率资料作为训练集分别建立SARIMA模型、SVM模型和SARIMA-SVM组合模型，并运用2021年的淋病逐月发病率资料作为测试集用于模型间的效果评价。结果 SARIMA（0,1,1）（0,1,1）12为最优SARIMA模型。SARIMA模型、SVM模型和SARIMA-SVM组合模型拟合的MAE、MAPE和RMSE依次分别为0.032 4、5.547 0%、0.048 1,0.009 5、1.787 7%、0.018 8和0.005 3、1.015 6%、0.014 0。SARIMA模型、SVM模型和SARIMA-SVM组合模型预测的MAE、MAPE和RMSE依次分别为0.042 7、5.776 6%、0.062 1,0.011 2、1.484 3%、0.011 3和0.010 7、1.398 9%、0.022 9。结论 SARIMA-SVM组合模型对淋病发病率的拟合及预测效果均优于SARIMA模型和SVM模型，且预测精度较好。
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