【摘 要】
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通过所建立的模型分析西方某国家单日新增新冠肺炎病例数据,并对该国家未来疫情发展趋势进行预测。首先对病例数据进行异常值检测,再经小波分解重构算法对数据进行去噪,选用A
【基金项目】
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吉林省科技厅自然科学基金资助项目(20180101345JC)
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通过所建立的模型分析西方某国家单日新增新冠肺炎病例数据,并对该国家未来疫情发展趋势进行预测。首先对病例数据进行异常值检测,再经小波分解重构算法对数据进行去噪,选用ARIMA模型和Wavelet-ARIMA模型进行分析预测,最后选取适当的检验方法对残差、参数及模型等进行检验,并对比预测结果置信度.通过对2种预测结果进行检验,结果表明,Wavelet-ARIMA预测模型与ARIMA预测模型相比,Wavelet-ARIMA模型预测更加精准,置信度更高。
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