ARMA模型在医院入院量预测中的应用

摘要

cqvip:目的研究大型三甲医院科室入院量变化规律,探究自回归滑动平均模型(Auto-Regressive and moving Aver-age Model,ARMA模型)预测入院量的可行性。方法利用ARMA模型拟合2015年4月-2016年4月肾脏内科入院量数据,并通过拟合所得模型对2016年5月该科室入院量进行预测并评价,建模与预测工具为Python3. 6。结果建立ARMA(0,3)模型,贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC准则)为287. 533059,平均绝对误差百分比(Mean Absolute PercentageError, MAPE)为5. 7%,模型具有较高的预测精度。结论 ARMA模型能够以较高的精确度对科室入院人数进行短期预测。