ARIMA模型与指数平滑法预测门诊量效果比较

摘要

目的比较差分自回归移动平均（ARIMA）模型与指数平滑法对医院门诊量的预测效果。方法利用扬州市某综合性三甲医院2010—2016年门诊量数据分别拟合ARIMA模型和指数平滑模型,以2017年该院门诊量数据评价两种模型的预测效果。结果拟合最佳的ARIMA模型为ARIMA （2, 1, 0）（2, 1, 0）12,拟合的均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和平均绝对误差（MAE）分别为5 062.47、 2.83%和3 473.96;对2017年门诊量预测的RMSE、 MAPE和MAE分别为8 243.26、 4.42%和6 084.00。拟合最佳的指数平滑模型为Holt-Winters加法指数平滑模型,拟合的RMSE、 MAPE和MAE分别为4 605.15、 2.79%和3 296.90;对2017年门诊量预测的RMSE、 MAPE和MAE分别为9 585.25、 5.50%和7 733.58。ARIMA （2, 1, 0）（2, 1, 0）12预测的3个误差指标值均小于Holt-Winters加法指数平滑模型。结论 ARIMA模型预测精度更高,可应用于医院每月门诊量的短期预测。