2024年7月30日,《中國感染控制雜志》發表了樓潤平教授團隊的論文《2011-2021年浙江省肺結核發病率預測:基于三體模型和三體預測法》,標志著三體預測法成功應用于預防醫學和衛生學。《中國感染控制雜志》入選了中國預防醫學和衛生學高質量科技期刊T1級、CSCD核心期刊、北大核心期刊目錄。
2022年6月,中華預防醫學會發布了《預防醫學和衛生學高質量科技期刊分級目錄(2021版)》,中文期刊一共有33種,從高到低依次分為T1、T2、T3級;其中,中文T1級期刊共6種(英文T1級期刊共16種),中文T2級期刊共9種,中文T3級期刊共18種,《中國感染控制雜志》入選了T1級期刊,如圖1所示。
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圖1 .預防醫學和衛生學高質量科技期刊分級目錄
2023年7月,經濟科學出版社發行了樓潤平博士的著作《經濟管理預測實用方法:三體模型和三體預測法》。該書提出的三體模型和三體預測法簡潔實用,易學易用,泛化能力強健。該書收錄了經濟、管理、旅游領域大約30個實例,并提供了原始數據。讀者可以使用三體模型、三體預測法及原始數據復制出跟書中完全一樣的預測模型、預測結果和可視化圖形。
《中國感染控制雜志》能夠發表樓潤平教授團隊的論文(第二、三作者依次為研究生潘依菲、王棣楠),對于該論文作者團隊而言,令人欣慰!令人鼓舞!為了進一步檢驗三體模型和三體預測法的泛化能力和預測表現,樓潤平教授還使用三體預測法對江蘇省肺結核發病率、中國肺結核發病人數等場景進行了實證檢驗,結果表明,三體預測法表現優秀。
《中國衛生統計》(預防醫學和衛生學高質量科技期刊T3級,CSCD核心)2020年4月第2期刊登了一篇文章,題為《時間序列分析與機器學習方法在預測肺結核發病趨勢中的應用》(以下簡稱“文[1]”)。文[1]使用江蘇省2009-2018年肺結核月度發病率數據,構建ARIMA 模型、支持向量回歸SVR 、BPANN、ARIMA-SVR、ARIMA-BP等5種預測模型,對江蘇省肺結核發病率數據進行了預測研究。
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圖2. 2009~2018年江蘇省肺結核每月發病率走勢及趨勢
2009-2018年江蘇省肺結核每月發病率走勢及趨勢如圖2所示。樓潤平教授使用與文[1]同樣的訓練集和測試集,基于三體模型和三體預測法得到了預測模型1和模型2,其平均相對預測誤差分別為6.31%、6.34%;而文[1]使用ARIMA、SVR、BPANN、ARIMA-SVR、ARIMA-BP模型得到的平均相對預測誤差分別為5.76%、6.19%、6.20%、5.63%、5.70%。上述預測誤差匯總如表1所示,平均預測誤差均處于區間[5.5%,6.5%],預測表現優秀。
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圖3展示了2010年1月至2021年12月中國肺結核發病人數走勢及趨勢。《中國感染控制雜志》2023年7月第7期刊登了一篇文章,題為《中國肺結核病的季節性特征、循環周期及長短期預測》(以下簡稱“文[2]”)。樓潤平教授使用與文[2]同樣的訓練集和測試集,對中國2010-2021年中國肺結核發病人數月度數據進行了預測研究,基于三體預測法得到的預測模型1、模型2的平均相對預測誤差分別為9.28%、8.69%,預測表現優秀。
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圖3.2010年1月~2021年12月中國肺結核發病人數走勢及趨勢
圖4為2002年1月至2019年12月中國機電產品出口貿易走勢。《中國管理科學》(FMS中文T1級,CSCD核心)2023年第6期刊登了一篇論文,題為《基于小波分解和ARIMA-GRU混合模型的外貿風險預測預警研究》(以下簡稱“文[3]”),文[3]對2002年1月至2019年12月中國機電產品出口貿易時序數據進行了預測研究。通過使用與文[3]同樣的訓練集和測試集,樓潤平教授使用三體模型和三體預測法,得出了令人滿意的預測模型,其平均相對預測誤差MRPE僅有7.78%,預測表現優秀。
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圖4.2002年1月~2019年12月中國機電產品出口貿易走勢及趨勢
過去幾個月以來,時間序列基礎模型在快速發展,美國頭部AI公司紛紛發布了時間序列基礎模型(或者在其大語言模型(LLM)中植入時間序列模塊),例如谷歌發布了TimesFM,亞馬遜發布了Chronos,Meta(元宇宙)發布了Lag-LIama,Nixtla發布了TimeGPT,Saleforce發布了Moirai。本書提出的三體模型和三體預測法面向時間序列,具有泛化能力強、可解釋、輕量化等特點。本書出版正逢其時,躬逢其盛,富有實踐意義。
期待有更多讀者關注《經濟管理預測實用方法:三體模型和三體預測法》(注:第二版書名擬定為《時間序列預測實用方法:三體模型和三體預測法》),希望讀者能夠使用三體模型和三體預測法做好預測工作。
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