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—— 中国食品杂志社
针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题，本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型，并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分，使用小波包分解（wavelet packet decomposition，WPD）对周风险等级序列分解后，应用差分自回归移动平均（autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型进行预测；在区间估计部分，使用广义自回归条件异方差（generalized autoregressive conditional heteroskedast，GARCH）模型对残差进行预测。本实验将建立的WPD-ARIMA-GARCH组合模型运用于某地区酱卤肉制品的风险预测，结果表明2019年的3月底和7月底该地区的酱卤肉制品安全风险较高，与实际情况相符；同时，该模型在10 个不同地区的酱卤肉制品风险预测中，均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.626、0.806和20.824；其90%置信区间的预测区间平均宽度和覆盖宽度标准值均为0.024，可以覆盖所有真实值。该模型具有较高的预测精度和较低的误差，能对酱卤肉制品质量安全起到风险防控作用，可为日常食品安全监管提供相应的技术支持。
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