检索结果-南通市图书馆

软件工程 2024年第5期27卷 56-61页

作者：胡兆辉陈兆学上海理工大学健康科学与工程学院上海200093

为提高流感预测模型的准确率,针对流感数据的季节性与波动性特点,提出利用离散小波分解(DWT)、季节性自回归综合移动平均模型(SARIMA)和长短期记忆神经网络(LSTM)综合建模,构建DWT-SARIMA-LSTM混合预测模型。首先,将流感数据分解为高频... 详细信息

为提高流感预测模型的准确率,针对流感数据的季节性与波动性特点,提出利用离散小波分解(DWT)、季节性自回归综合移动平均模型(SARIMA)和长短期记忆神经网络(LSTM)综合建模,构建DWT-SARIMA-LSTM混合预测模型。首先,将流感数据分解为高频成分与低频成分,对低频成分使用SARIMA模型、高频成分使用LSTM模型分别进行预测;其次,将预测值融合得到最终的预测结果;最后,构建流行控制图预警模型。使用从中国香港卫生署官网获得的中国香港地区2010—2019年的流感数据对模型进行预测和验证,其MAE为0.3427,MAPE为8.0973%,RMSE为0.4632,预警模型的准确率为100%,该模型较于如ARIMA-LSTM等其他混合模型有更高的预测精度。

关键词：流感预测小波分解季节性自回归综合移动平均模型长短期记忆神经网络

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