手足口病发病趋势的ARIMA模型预测

目的采用ARIMA模型预测手足口病发病趋势,为预防控制手足口病流行提供依据。方法对杭州市上城区2008年4月—2013年12月的手足口病逐月发病率建立ARIMA模型,并进行预测分析。结果通过参数和模型拟合优度检验以及残差白噪声序列检验,得到模型ARIMA(1,0,0)(0,1,0)12,BIC=3.094,LjungBox=10.871(P=0.863),2013年手足口病月发病率预测值和实际值的平均相对误差为26.86%,实际值都在95%可信区间内,预测2014年发病率为74.50/10万。结论 ARIMA模型能较好地模拟手足口病发病率的变动趋势,预测效果可信。     

ARIMA模型预测上海市闸北区手足口病发病趋势

目的应用季节性时间序列ARIMA模型建立手足口病发病趋势预测,为预警、早期防控手足口病流行提供依据。方法应用SPSS13.0对2002年4月-2011年3月8年的手足口病逐月发病率建立ARIMA模型。结果通过对参数和模型的拟合优度检验以及残差白噪声序列的检验,最终确定模型为ARIMA(1,0,0)(2,1,0)12,其中AIC=235.855,BIC=245.942,LB统计量检验残差序列为白噪声序列。结论模型能够有效地预测手足口病发病趋势,对预警预测产生积极的指导作用。     

求和自回归移动平均模型在武汉市手足口病疫情预测预警中的应用

目的探讨自回归移动平均模型在手足口病预测预警中的应用。方法利用武汉市2009-2013年手足口病月发病率数据,拟合ARIMA模型,对武汉市2014年1~8月各月发病率进行预测。结果 ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12能很好的拟合武汉市手足口病发病情况,模型预测结果基本符合实际发病变动趋势。结论 ARIMA模型可用于模拟手足口病发病在时间序列上的变化趋势,进行预测预警。     

ARIMA模型在宁波市北仑区手足口病发病率预测中的应用

目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)模型在宁波市北仑区手足口病预测中的应用,并对该区手足口病的月发病率进行预测。方法应用SPSS 19.0软件对北仑区2008年1月-2016年6月的手足口病月发病率时间序列建立ARIMA模型,使用所建模型对2016年7月-12月的发病情况进行拟合,并与实际值比较,评价其拟合效果,应用得到的模型预测2017年上半年宁波市北仑区手足口病发病率。结果北仑区手足口病以年为发病周期,每年有2个发病高峰,分别为4-7月和9-11月。在手足口病预测中建立的ARIMA最优模型为ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12,其标准化BIC(贝叶斯信息准则)为5.06,白噪声Ljung-Box检验残差序列为白噪声序列(Ljung-Box=11.00,P=0.81),最优拟合模型预测的平均相对误差为23.80%,拟合效果较好。预测出2017年上半年宁波市北仑区手足口病平均月发病率为46.66/10万,明显高于2016年同期发病率。结论建立的ARIMA模型能有效地拟合北仑区手足口发病率序列,并进行短期预测,可为手足口的防治工作提供参考。     

自回归求和移动平均模型在荆州市手足口病疫情预测预警中的应用

目的应用自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)对荆州市手足口病疫情进行预测预警,验证分析模型的可行性与适用性。方法利用荆州市2009~2015年手足口病发病资料,拟合ARIMA模型,预测2016年各月发病率并与实际值比较。结果 ARIMA(1、0、0)×(1、1、0)12模型预测结果很好地拟合了实际发病率的变动趋势,年发病率误差6.64%,验证了该模型的可用性。结论 ARIMA模型可用于模拟手足口病在时间序列上的变化趋势,进行短期预测预警。SPSS 20.0时间序列分析专家建模器客观、高效、简便,适用于基层疫情分析人员掌握及应用。     

ARIMA模型在三门峡市手足口病发病预测中的应用

目的 建立以三门峡市手足口病发病数据为基础的整合滑动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA),并利用该模型对三门峡市手足口病的发病数进行预测。 方法 以三门峡市2008年1月—2017年12月的手足口病月发病数据为基础差分平稳化后经过文献查阅和验证建立最优ARIMA,并对2018年1月—12月的手足口病发病数进行预测,通过与实际值的比较评价预测效果。 结果 三门峡市手足口病发病预测模型为ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)₁₂ ,模型各项参数均有统计学意义(P<0.001),拟合优度检验BIC=0.287,残差序列为白噪声序列(P=0.10),拟合效果较好。预测了三门峡市2018年1—12月的手足口发病数,并与实际值进行比较,1—2月预测值与实际值符合度较高。 结论 拟合的三门峡市手足口病发病序列模型ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)₁₂效果较好,可用于对三门峡市手足口病发病趋势进行短期预测。     

ARIMA模型预测上海市手足口病发病趋势

目的采用ARIMA模型建立上海市手足口病发病预测模型。方法应用SPSS18.0软件对上海市2005-01/2010-06手足口病月发病率进行ARIMA模型建模拟合,并与实际发病率进行比较。结果 ARIMA（1,0,0）（0,1,0）12模型能很好地拟合既往时间段的发病序列,对2010-01/06的预测值符合上海市该病的发病率变动趋势。2011和2012年上海市手预测足口病的年发病率分别为235.32/10万和294.59/10万。结论 ARIMA模型能够较好模拟上海市手足口病在时间序列上的变动趋势,并对未来2年该病发病情况进行预测。     

基于时间序列模型的南京市建邺区手足口病发病趋势预测分析

目的采用时间序列分析方法中求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)模型对南京市建邺区手足口病月发病数进行预测,为制定手足口病预防控制策略提供参考依据。方法根据2009-2013年全区手足口病月报告发病数时间序列,以2014年1-8月的月发病数作为验证数据,建立辖区手足口病月发病数的ARIMA模型。结果建邺区手足口病月发病率模型为ARIMA(1,0,0)×(0,1,1)12,模型自回归参数AR1=0.569(t=5.030,P0.001),残差分析统计量经检验差异无统计学意义(Ljung-Box Q=13.296,P=0.651)。2014年1-8月实际值与预测值的最大相对误差36.78%,最小相对误差3.57%,平均相对误差16.32%。结论 ARIMA模型可以用于辖区中短期手足口病月发病数的预测,模型预测精度的提高有待数据的不断积累。     

基于ARIMA模型的成都市金牛区手足口病疫情趋势预测和流行预警

目的根据2009-2013年发病例数,采用ARIMA模型建立成都市金牛区手足口病预测模型。方法应用SPSS16.0软件对金牛区2009-2013年手足口病发病数进行ARIMA模型拟合,并通过2014-01/08数据检验预测效果。结果ARIMA(1,0,1)模型能够很好地拟合既往时间段发病序列,能够预测2014-01/08发病数变化趋势。结论 ARIMA模型能够很好跟踪和模拟历史数据作出短期预测,为手足口病早期预警提供数据支持,但存在一定滞后性。     

ARIMA乘积季节模型在江西省手足口病发病预测中的应用

目的 建立江西省手足口病发病的ARIMA乘积季节模型并进行预测,探讨该模型在江西省手足口病早期预测预警中的可行性。方法 以江西省2008-2015年手足口病逐月发病数为基础,建立ARIMA乘积季节模型,利用2016年各月发病数对模型进行验证,得到最优模型后对2017年手足口病发病数进行预测。结果 本研究构建的江西省手足口病发病预测模型为ARIMA(2,1,1)(0,1,1)12,各项参数都有统计学意义(P<0.05),模型拟合优度检验获得BIC值最小为14.738,残序列为白噪声(Ljung-Box Q=14.738,P=0.362),实际值与拟合值的动态趋势基本吻合;2016年1-8月预测值与实际值相差较小,吻合度高;2017年手足口发病数预测值为49 353。结论 ARIMA(2,1,1)(0,1,1)12较好地模拟了江西省手足口病发病趋势,可用于江西省手足口病发病的短期预测。     

自回归求和移动平均模型在阜阳市手足口病疫情预测预警中的应用

目的探讨自回归求和移动平均模型（autoregressive integrated moving average,ARIMA）在手足口病疫情预测预警中的应用,验证分析模型的可行性与适用性。方法利用安徽阜阳市2009-2013年手足口病发病资料,拟合ARIMA模型,对阜阳市2014年1-3月各月发病情况进行预测评价。结果建立ARIMA（1,2,0）（0,1,0）12模型,预测结果基本符合实际发病变动趋势,验证了该模型的可用性。结论 ARIMA模型可用于模拟手足口病发病在时间序列上的变化趋势,进行短期预测。     

浙江省细菌性痢疾月发病率ARIMA模型建立及预测分析

目的构建ARIMA模型预测浙江省细菌性痢疾的月发病率。方法利用SAS 9.0统计软件对浙江省2001—2011年2月的细菌性痢疾发病率数据建立ARIMA模型,并进行预测分析。结果拟合ARIMA(1,0,0)12模型的AIC为227.23,为细菌性痢疾的月发病率最佳模型,该模型预测值与实际值的平均相对误差为15.9%,实际值都在95%的可信限之内,预测值与实际值较为接近。结论 ARIMA模型可以较好的预测细菌性痢疾发病率的变化趋势,能够运用于细菌性痢疾发病趋势的预测及预警,为防控措施的制定提供参考。     

ARIMA模型在流感样病例预测预警中的应用

目的探讨ARIMA模型在流感样病例预测预警方面的应用,建立流感样病例发病预测模型,并证明模型的适用性。方法对北京市顺义区医院、顺义区妇幼老年保健院2家省级流感样病例监测哨点医院报告的2005年9月～2009年3月流感样病例月报告数资料建立ARIMA模型,2009年4～5月数据验证模型,用Q统计量法对模型适应性进行检验。结果对流感样病例月报告数建立季节模型ARIMA(1,0,0)x(0,1,0)12,统计量Q大于Χ2α(m)证实了该模型的适用性。结论ARIMA模型能够较好应用于流感样病例预测预警,为疫情防控提供科学依据。     

ARIMA模型与残差自回归模型在手足口病发病预测中的应用

目的 探讨求和自回归滑动平均混合模型（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）和残差自回归模型在我国手足口病月发病率预测中的应用,并对它们的预测效果进行比较。方法 收集2008年1月～2014年12月我国手足口病月发病率资料,用SPSS 13.0和EViews 8.0分别拟合ARIMA模型和残差自回归模型,并用2014年7月～12月的数据评价模型的预测效果。结果 ARIMA模型拟合及预测的平均相对误差（average relative error,MRE）,均方误差（mean square predict error,MSE）,均方根误差（root mean squared predict error,RMSE）和平均绝对误差（mean absolute error,MAE）分别为14.006,4.689,2.165,0.147; 13.565,4.416,2.101,0.133。残差自回归模型拟合及预测的MRE,MSE,RMSE和MAE分别为16.793,7.247,2.692,0.171,16.206,6.639,2.577,0.164。结论 ARIMA模型拟合及预测效果优于残差自回归模型。     

自回归移动平均模型在细菌性痢疾流行趋势预测中的应用

目的探讨时间序列分析中自回归移动平均模型在六安市细菌性痢疾发病预测的可行性和适用性,为早期做好防控工作提供科学依据。方法使用SPSS 17.0软件对六安市2003年1月～2012年12月的细菌性痢疾月发病率建立ARIMA模型,以2013年的1～7月实际发病率作为预测模型的考核样本,验证模型的预测效果。结果六安市细菌性痢疾月发病率模型为ARIMA（0,0,1）×（0,1,1）12,模型移动平均参数MA1=-0.473（t=-5.153,P〈0.05）,季节移动平均参数SMA1=0.937（t=2.494,P=0.014）;残差分析Ljung-BoxQ统计量经检验,差异无统计学意义（Ljung-BoxQ=10.208,P=0.856）,提示残差为白噪声。模型预测的平均相对误差为27.82%,但预测的动态趋势与实际值基本吻合,且实际值均在预测值的95%可信区间内。结论 ARIMA（0,0,1）×（0,1,1）12模型可为六安市细菌性痢疾的防控提供参考。     

Moran ’s I系数分析手足口病的空间自相关性

目的：探索手足口病流行的空间分布特点。方法利用杭州市2011年15个区（县）手足口病疫情数据,使用GeoDa 095i软件,采用Moran’s I系数对数据进行空间自相关分析及检验。结果2011年杭州市报告手足口病5534例,报告发病率为63.61/10万。全局空间自相关Moran’s I系数为0.33（P=0.038）,局部空间自相关显示拱墅区、江干区、西湖区和萧山区为手足口病高发病率聚集区（ LISA =0.4135、0.4600、0.1785和0.3508,P均〈0.05）,淳安县和桐庐县为低发病率聚集区（ LISA=0.6923和0.6762,P均〈0.05）。结论杭州市手足口病发病率分布呈非随机分布,存在较明显的聚集性。     

ARIMA乘积季节模型和LSTM深度神经网络对石家庄市手足口病疫情预测效果的比较

  目的   运用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)乘积季节模型和长期短期记忆网络(long short term memory, LSTM)对石家庄市手足口病(hand, foot and mouth disease, HFMD)的发病趋势进行预测, 为疫情防控工作提供理论依据。   方法   利用Eviews 8.0和python 3.7.1软件对2013年1月-2018年5月石家庄市HFMD逐月发病数据分别建立ARIMA乘积季节模型和LSTM神经网络, 以2018年6月-2019年5月的发病资料检验模型预测精度, 最后应用模型预测2019年6月-2019年8月的月发病数。   结果   最优模型ARIMA(1, 0, 0)×(1, 1, 2)₁₂和LSTM神经网络外推预测2018年6月-12月的MAPE分别为22.14和10.03, 而外推预测2018年6月至2019年5月的MAPE分别为43.84和25.26, 提示LSTM神经网络的拟合效果和预测精度优于ARIMA模型, 预测结果与实际情况基本一致。   结论   LSTM神经网络对石家庄市HFMD发病趋势的拟合度和预测效果较好, 能够为手足口病疫情的预测预警工作提供指导。     

2010~2013年通江县手足口病流行特征分析

目的:全面、准确了解通江县手足口病流行病学及病原学分布特征,给上级主管部门制订并落实有效的防控策略和措施提供科学依据。方法:采用Excel2003进行数据处理,采用描述流行病学进行手足口病流行病学及病原学分布特征分析。结果:2010~2013年通江县手足口病年均发病率、死亡率、病死率分别为62.19/10万、0.11/10万和0.18%,2013年发病率高达142.80/10万,较前三年均显著上升。手足口病各月均可发病,以春夏季发病为主(77.51%);人口密集度大、流动人口较多的乡镇尤其是诺江镇(50.73%)为高发地区;男性发病居多(61.19%);以1~2岁儿童为主要发病人群(53.83%);以散居儿童发病居多(68.38%)。肠道病毒EV71是病例感染的主要病原体(62.20%)。结论:2010~2013年通江县手足口病疫情总体呈上升趋势,应当进一步加强落实健康教育、疫情监测报告、聚集性病例早期预警与处置、病例及重症病例救治、监督检查等综合性防控措施。