支持向量机回归与ARIMA结合的传染病预测模型

"数据回归-基于支持向量机回归的传染病预测系统建模" 本文主要探讨了如何运用支持向量机回归（Support Vector Regression, SVMR）来构建传染病预测系统，结合差分自回归移动平均模型（ARIMA）以提高预测准确性。支持向量机是一种强大的机器学习工具，尤其在处理小样本、非线性及高维数据时表现出色，对于传染病预测这种复杂问题非常适用。 首先，文章深入解析了支持向量机中的核心概念——核函数。核函数能够将低维度的非线性问题转换为高维度的线性问题，避免了维数灾难。为了提升预测性能，研究者采用了混合核函数，它结合了全局核与局部核，增强了模型的学习和泛化能力。通过将回归问题转换为分类问题，利用支持向量机的几何特性，提出了基于特征距离的组合系数求解方法。这种方法通过优化目标函数，找到最优的组合系数，简化了计算过程，显著提高了计算效率，与传统的交叉验证和粒子群优化（PSO）算法相比，节省了大量时间。 其次，鉴于传染病的时序性和周期性，文章引入了ARIMA模型。ARIMA模型在处理时间序列数据时具有良好的性能，能捕捉到数据的自回归、差分和移动平均特征。将ARIMA与SVMR结合，构建了ARIMA-SVR组合模型，这种模型能够同时考虑传染病的内在周期性和外部环境因素（如气象条件），从而提高了预测的准确性和稳定性。 在实际应用中，选取肺结核发病率作为预测对象，论文还考虑了中医五运六气理论对疾病的影响。通过对运气因子的量化以及气象数据的主成分分析降维，将这些因素融入模型输入。实验结果显示，使用基于特征距离的组合系数求解方法的SVMR模型在效率上表现优秀，SVMR和ARIMA单独模型的预测误差分别约为10%和15%，而采用ARIMA-SVR组合模型则能将相对误差降低至5%左右，验证了组合模型的有效性。 这篇研究通过结合支持向量机回归与差分自回归移动平均模型，提出了一种改进的传染病预测方法，不仅提升了预测精度，还提高了计算效率，为传染病预防和控制提供了有力的工具。