【摘 要】
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在上呼吸道感染预测问题的研究中,大多研究还停留在数据的直接分析层面,为了提高上呼吸道感染预测精度,文中提出应用一阶滞后滤波的序列重构的方法,并结合AR（）和MA（）建立模型,比
【基金项目】
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国家自然基金(61561029);云南省科技厅资助项目(2014RA051)
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在上呼吸道感染预测问题的研究中,大多研究还停留在数据的直接分析层面,为了提高上呼吸道感染预测精度,文中提出应用一阶滞后滤波的序列重构的方法,并结合AR（）和MA（）建立模型,比较其与传统ARIMA模型预测精度,实验结果表明,ARIMA（0,1,1）（0,1,1）12模型拟合的均方根误差（RMSE）为0,8412%,对2017年1~5月预测值的年平均相对误差为1,1951%,改进的ARIMA（1,1,0）（0,1,0）12模型拟合的均方根误差（RMSE）为0,6801%,对2017年1~5月预测值的年平均相
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