Hưng Yên, một tỉnh nằm ở trung tâm đồng bằng sông Hồng, miền Bắc Việt Nam, bị ảnh hưởng nặng nề bởi các bệnh truyền nhiễm. Trong thời gian gần đây, rất nhiều các nhà khoa học đã nghiên cứu và áp dụng các mô hình chuỗi thời gian để dự báo tỷ lệ hay số các bệnh truyền nhiễm, đế từ đó giúp bộ phận Y tế ngăn chặn sự lây lan của những đạt bùng phát dịch bệnh truyền nhiễm chết người (ví dụ: sốt xuất huyết, tiêu chảy, cúm, ...). Trong bài báo này, tìm hiểu và ứng dụng ba mô hình chuỗi thời gian dự báo bệnh truyền nhiễm tại Hưng Yên: mô hình tự hồi quy (Auto regression - AR), trung bình động (Moving average - MA), và mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình động (Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA). Thực nghiệm cho thấy mô hình ARIMA cho kết quả tốt hơn.
Hung Yen is a province located in the center of the Red River Delta, North Vietnam is also a province heavily affected by infectious diseases. In recent times, many scientists have studied and applied time series models to predict the rate and the number of infectious diseases, thereby helping the health-care organizations to prevent the spread of deadly infectious disease outbreaks (e.g. dengue, diarrhea, influenza, etc.). In this paper, we investigate and apply three time series models: Auto regression (AR), moving average (MA), and Integrated Autoregression model. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Experiments show that the ARIMA model gives better results.
- Đăng nhập để gửi ý kiến