关键词:
ARIMA模型
BP神经网络
ARIMA-BP组合模型
摘要:
目的:对卫生总成本的特征分析及变化趋势预测,能够为我国有关行政部门医疗卫生政策的法规制定、合理的卫生费用规划提供依据。方法:搜集我国1991~2020年卫生总费用统计数据通过方差倒数法构建ARIMA-BP组合模型。模型检验通过后,对2021年的卫生成本进行预测和评价。结果:将1991~2017年全国卫生总费用作为训练集,采用ARIMA(0,2,0)模型和BP模型拟合效果较好,通过滑动窗口方法生成新的数据样本后构建三层BP神经网络模型,结合方差倒数法,构建ARIMA-BP组合模型在2018~2020预测效果优于ARIMA(0,2,0)和BP,ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BP组合模型的平均相对误差分别为:1.127%、1.052%、0.05%。结论:ARIMA-BP组合模型的预测效果为三种模型中最佳的,可通过该模型预测未来的卫生总费用,得到较为可靠的卫生总成本预算。