简介：摘要目的探讨时序预测模型中的差分自回归滑动平均(ARIMA)和自回归(AR)模型在预测广州市急救调度日出车数量方面的价值。方法采用Matlab仿真软件对广州市2021年1月1日至2021年12月31日的急救调度出车记录分析计算日出车数量时间序列，对该序列进行时序预测模型辨识，得到ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)模型，利用这些模型对日出车数量做出预测拟合。ARIMA(1,1,1)模型将数据分为训练集和测试集，参数运算采用Prony方法，预测拟合未来的出车数量；AR(4)和AR(7)模型采用均匀系数，预测当天出车数量。结果ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)都可以实现对日出车数量的有效预测，ARIMA(1,1,1)的预测拟合误差随着预测时间的延长下降。两个月内的急救调度日出车量预测拟合平均绝对百分比误差（MAPE）低于6%，结果基本都位于95%置信区间内，利用模型的残差分析验证了模型显著有效。结论ARIMA模型可以对两个月内的急救调度日出车量做长期预测拟合，AR模型可以对急救调度日出车量做短期有效预测。
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