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期刊文章详细信息

基于季节性指数平滑法的学校因病缺课预测研究    

Predictive study on school absences due to illness with seasonal exponential smoothing method

  

文献类型:期刊文章

作  者:顾蓉艳[1] 张玲[1] 宋肖肖[1] 李燕[1] 蔡乐[1] 崔文龙[1] 刘伟[1]

GU Rong-yan;ZHANG Ling;SONG Xiao-xiao;LI Yan;CAI Le;CUI Wen-long;LIU Wei(Department of Institute of health,School of public Health,Kunming Medical University,Kunming 650500,China)

机构地区:[1]昆明医科大学公共卫生学院健康研究所

出  处:《中华疾病控制杂志》

基  金:云南省边境地区症状监测预警防控体系研究与应用(214YNPHXT23)~~

年  份:2019

卷  号:23

期  号:7

起止页码:845-849

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EMBASE、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:目的建立适合学校因病缺课人数的指数平滑法预测模型,探讨该模型在学校因病缺课预测中的应用价值,为因病缺课在疾病预警中发挥作用提供依据。方法收集2015年11月-2017年6月云南南部边境县症状监测系统中的30所小学因病缺课人数数据,分别采用简单季节法、温特斯加法、温特斯乘法进行建模拟合,通过指标分析、统计量分析、残差图分析对3种模型进行全面比较,选出最佳模型,并预测3个月学校因病缺课情况。结果简单季节法、温特斯加法、温特斯乘法拟合因病缺课人数在时间序列上的变动趋势,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为445. 11、420. 99、258. 75,调整决定系数R2分别为0. 72、0. 72和0. 77,R2为0. 92、0. 93和0. 98,Ljung-Box Q的概率为0. 54、0. 43和0. 21;预测模型线性趋势Alpha分别为0. 999、1. 000、0. 298;预测值与实际值平均相对误差分别为9. 62%、21. 90%和7. 52%。结论温特斯乘法指数平滑法能够较好的对学校因病缺课情况进行预测预警,具有实用价值,可为早期识别异常信号提供科学依据。

关 键 词:指数平滑法 时间序列 学校因病缺课  预测  

分 类 号:R181]

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