荆门市丙型肝炎流行趋势灰色模型预测

目的验证灰色模型GM（1,1）对丙型肝炎（丙肝）发病趋势预测的效果。方法用灰色模型GM（1,1）对荆门市2001-2011年的丙肝发病数进行拟合,用后验差比值C和小概率P判定模型预测精度,进行2012、2013年丙肝发病外推预测。结果后验差比值C=0.18,小概率误差P=1.00,模型预测精度为优秀。模型预测荆门市2012、2013年丙肝发病数分别为305、386例。结论灰色模型GM（1,1）可用于丙肝发病趋势的预测。     

灰色系统GM(1,1)模型预测常州市肺结核发病趋势

目的 建立肺结核灰色预测模型GM(1,1),应用于常州市肺结核发病趋势的预测.方法 根据中国疾病预防控制信息系统中2004-2011年常州市肺结核发病报告资料,建立肺结核发病率灰色预测模型GM(1,1),并对2012-2014年常州市肺结核发病率进行预测.结果 建立的预测模型为(x)(1)(k+1)=-944.7065 e-0.08740κ+1021.7343,经拟合检验,后验差比值C为0.222,小概率误差P为1,拟合精度为优.利用建立的模型预测常州市2012-2014年常州市肺结核发病率分别为42.8812/10万、39.2925/10万和36.0041/10万.结论 GM(1,1)模型较好地拟合了常州市肺结核发病的趋势,预测结果具有参考价值.     

常州市细菌性痢疾发病趋势灰色模型GM(1,1)预测

目的建立细菌性痢疾灰色预测模型GM(1,1),应用于常州市细菌性痢疾发病趋势的预测。方法根据中国疾病预防控制信息系统中2004-2011年常州市细菌性发病报告资料,建立细菌性痢疾发病灰色预测模型GM(1,1),并对2012-2014年常州市细菌性痢疾发病率进行预测。结果建立的预测模型为x^(1)(k+1)=-302.9891e-0.14632k+358.7827,经拟合检验,后验差比值C为0.153,小概率误差P为1,拟合精度为优秀。利用建立的模型预测常州市2012-2014年细菌性痢疾发病率分别为14.8089/10万、12.7931/10万和11.0518/10万。结论 GM(1,1)模型较好地拟合了常州市细菌性痢疾发病的趋势,预测菌痢发病将继续呈下降趋势,但防控仍不容忽视。     

灰色系统GM(1,1)模型在我国梅毒发病预测研究中的应用

目的探讨我国1996-2009年梅毒的发病趋势,并进行短期预测,为科学制定梅毒防控措施,合理配置防控资源提供参考。方法根据全国1996-2009年梅毒报告发病率数据,拟合灰色系统GM(1,1)预测模型,进行回代预测、拟合精度评价和外推预测。结果建立的预测模型为:x(1)(t+1)=7.5437e0.206t-6.5437,模型的回代拟合精度指标后验差比值C为0.1929,小误差概率P为100%,拟合精度等级达最好级别。利用建立的模型预测2010-2012年全国梅毒的报告发病率分别达25.12/10万、30.86/10万、37.92/10万。结论 GM(1,1)模型拟合全国梅毒的发病率数据结果理想,可用于梅毒发病率的短期预测。     

GM(1,1)灰色模型在职业健康检查结果分析中的应用

目的探讨GM(1,1)灰色模型在职业健康检查结果分析中应用的可行性,为职业病防制提供科学的参考数据。方法采用2009—2013年长沙市某大型企业在岗员工职业健康检查数据构建GM(1,1)模型,并进行模型评价。结果预测脂肪肝检出率、白细胞、心电图和尿常规异常检出率的4个GM(1,1)模型后验差比值C分别为0.38,0.34,0.32,0.40,小误差概率P均为1,拟合精度等级在合格以上。结论 GM(1,1)灰色模型可用于职业健康检查的预测分析。     

应用灰色预测GM（1.1）模型预测福州市3种肠道传染病发病趋势的研究

目的研究福州市3种肠道传染病的发病规律和趋势。方法将1993—2009年痢疾、甲型肝炎、伤寒副伤寒3种肠道传染病的发病率建立灰色预测GM（1,1）模型并进行外推5年预测。结果后验差比值C和小误差概率P综合模型检验,3个模型等级结果均为1级。结论通过模型进行分析,3种肠道传染病发病率在未来的5年将下降。     

灰色系统GM（1,1）模型在孕产妇死亡率预测研究中的应用

目的探讨1991-2009年我国孕产妇死亡率的趋势,并进行短期预测,为继续降低孕产妇死亡率提供理论依据。方法 根据全国1991-2009年孕产妇死亡率数据,拟合灰色系统GM（1,1）预测模型,进行回代预测、拟合精度评价和外推预测。结果建立的预测模型为：x（1）（t＋1）=-1 793.6e-0.042t＋1 873.6,模型的回代拟合精度指标后验差比值C为0.2746,小误差概率P为100%,拟合精度等级达最好级别。利用建立的模型预测2010年全国孕产妇死亡率达34.60/10万。结论 GM（1,1）模型拟合全国孕产妇死亡率的数据结果理想,可用于孕产妇死亡率的短期预测。     

某市基于灰色数列模型GM（1，1）的职业病发病趋势预测

目的探讨灰色数列模型GM（1,1）在预测职业病发病趋势的应用,并评价其精度等级。方法用Excel编程实现对某市2013—2015年职业人群将罹患职业病的预测。结果利用某市2006—2012年职业人群罹患职业病的数据建立灰色数列GM（1,1）模型,据此模型预测该市职业人群2013年、2014年和2015年将罹患职业病的病例分别为238、324和442例。后验差c值为0．12、小误差概率P值为1,预测精度等级为很好,符合模型的预测要求。同时显示该市的职业病病例数量上升趋势明显。结论GM（1,1）模型可应用于职业病发病趋势预测。     

GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型在上海市手足口病发病率预测应用中的比较研究

目的分别采用求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和灰色模型GM(1,1)(grey model,GM(1,1))对上海市手足口病的发病率进行预测,并比较两者的预测效果。方法采用2005-2008年上海市手足口病的月发病率和年发病率分别建立ARIMA模型和GM(1,1)模型,并使用2009年的实际年发病率验证两种模型拟合和预测效果。选取相对误差最小的模型预测2011-2012年的发病率。结果 针对手足口病发病率建立的GM(1,1)模型和ARIMA模型,2005-2008年的拟合平均误差率分别为11.06%和10.54%;对2009年进行预测,预测值与实测值的相对误差分别为69.30%和6.51%。采用ARIMA模型对2011年和2012年的年发病率预测为255.32/10万和294.59/10万。结论 ARIMA模型对上海市手足口病的预测效果要优于灰色模型GM(1,1),对解决时间序列类型的发病率等资料有很好的实用价值,预测结果对该病的防治具有科学意义。     

应用灰色模型预测围产儿出生缺陷发病趋势

目的探讨灰色模型预测围产儿出生缺陷发病率的价值，了解我省围产儿出生缺陷的发病情况和动态变化趋势，为制定防治措施提供依据。方法建立灰色模型对1995-2003年山东省围产儿出生缺陷发病率进行模型拟合和趋势预测，用决定系数R^2检验拟合效果，回代误差和后验差检验预测精度。结果山东省围产儿出生缺陷发病率灰色残差GM（1，1）模型：γ0（t）=-3957.5＋4008.8e^0.018623（t-1）十δ（t-1-i）[6.61e^0.0000893（t-1）-6.61]。决定系数R^2=0.93，模型拟和较好，预测值与实测值平均相对误差率为7．2％，后验差检验得到模型后验差比值为0.57，小误差概率0.78，精度检验尚可接受。结论山东省围产儿出生缺陷发病率灰色残差GM（1，1）模型拟合较为理想。预测今后几年我省围产儿出生缺陷发病率呈上升趋势。     

SARIMA模型用于新疆乙肝发病率预测的探讨

摘要:目的　探讨SARIMA模型用于新疆乙肝月发病率预测的可行性,为制定防控策略提供科学参考。方法　采用带有季节性的自回归移动平均模型（SARIMA）,分析将其用于新疆乙肝发病率预测的可行性,对模型进行参数估计及残差检验,根据AIC及BIC准则确定最适合的SARIMA模型,讨论该模型的拟合及预测效果。结果　SARIMA（1,1,2）（0,1,0）12模型很好地拟合了新疆乙肝月发病率变化规律,模型预测值与实际值间的相对误差及均方误差较小。结论　SARIMA（1,1,2）（0,1,0）12模型能够较好地用于新疆乙肝月发病率预测,可为新疆的乙肝防控提供科学参考。     

ARIMA模型在上海市猩红热发病率预测中的应用

目的 探讨差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型在上海市猩红热月发病率预测的应用。方法 利用ARIMA时间序列模型拟合2004年1月—2017年6月上海市猩红热的月发病率资料,并利用最优模型对2017年7—12月猩红热的月发病率进行预测。结果 最终拟合ARIMA(1,1,0)(0,1,1)₁₂模型,其标准化贝叶斯信息准则值(Bayesian information criterion,BIC)(-2.247)最小,残差经Ljung-Box Q(18)检验为白噪声序列,预测值与实际值基本吻合,相对误差在0.35%~16.74%的范围内。结论 ARIMA模型用于上海市猩红热月发病率的短期预测,可应用于定量风险评估等猩红热疫情的预警预测。     

广州军区部队人群病毒性肝炎的预测

目的 :本研究试图将灰色模型应用于南方部队人群病毒性肝炎的预测。方法 :应用灰色模型和 EXCEL 将灰色模型在计算机上编程 ,对广州军区 1992年～ 2 0 0 1年病毒性肝炎的发病率资料进行预测值与实测值的比较 ,从而 ,判断灰色模型在影响因素较稳定的传染病预测中的价值。结果 :应用灰色模型对广州军区病毒性肝炎的发病率资料作预测 ,实测值与预测值的误差较小为 0 .2 ,是实际值均数的 14 .3% ,预测结果的精度属合格。结论 :灰色模型可应用于部队人群病毒性肝炎的预测 ,且这一预测方法在病毒性肝炎的预测中是有价值的     

利用ARIMA和BP神经网络模型分析新疆生产建设兵团乙肝流行特征

目的 通过分析2009－2019年新疆生产建设兵团乙肝发病数据，了解乙肝发病特征及规律。同时构建ARIMA模型和BP神经网络对2020年新疆生产建设兵团乙肝发病率进行预测，选取合适模型为乙肝及时防控调整做参考依据。方法 收集新疆生产建设兵团疾病预防控制中心网站公布的法定传染病月疫情统计数据和中国统计年鉴数据，利用SPSS 20.0进行流行病学统计分析。利用R（forecast包、tseries包）建立ARIMA模型，利用MATLAB构建BP神经网络对新疆生产建设兵团2009年1月－2019年12月的乙肝月发病率进行拟合预测。结果 2009－2019年新疆生产建设兵团乙肝病毒性肝炎年平均发病率为95.76/10万（29 476/3 078.05万，95%CI:94.67～96.86），乙肝发病率处于逐年下降中；各年报告男性发病率均高于女性，男女发病数比为1.676∶1；BP神经网络预测精度指标（MAE，MAPE，RMSE）均优于ARIMA模型。结论 2009－2019年新疆生产建设兵团乙肝发病率趋势逐年下降。BP神经网络是短期预测新疆生产建设兵团乙肝月发病趋势的较为理想的模型。     

我国2009－2018年病毒性肝炎的发病趋势分析和预测研究

目的 探讨我国5种病毒性肝炎（肝炎）的时间序列特征,并通过有效的模型预测其发病率。方法 按照甲型肝炎、乙型肝炎、丙型肝炎、戊型肝炎和未分型肝炎5种不同类型肝炎分类方式收集2009－2018年的月度发病数据,进行描述性和时间序列研究,采用趋势分解法以季节指数形式表示时间序列中的季节性,以线性回归模型表示其长期趋势,为每种肝炎建立差分自回归移动平均（ARIMA）模型。结果 2009－2018年报告肝炎14 856 990例,5种肝炎季节指数的极差均<1,戊型肝炎的季节性特征较为显著,其发病呈单峰型,其余4种肝炎的季节性特征一般。甲型肝炎、戊型肝炎和未分型肝炎的发病基本趋于平稳,在一个较低的水平上呈缓慢下降趋势,乙型肝炎发病数在5种肝炎中占比最高（79.59%,11 824 262/14 856 990）,但其下降趋势也为各型肝炎中最快（-0.01/10万）。丙型肝炎发病呈不断上升的趋势,上升速率一直保持稳定（0.005/10万）。ARIMA模型拟合的2009年1月至2018年12月的预测值与实际值较一致,平均绝对误差百分比范围为3.756 8~8.068 3。结论 对于法定报告传染病监测数据的时间序列分析有助于更好地了解我国肝炎的发病特征,ARIMA模型可用于我国肝炎的短期预测,具有较好的应用价值。     

ARIMA模型在乙型肝炎发病率预测中的应用

目的探讨ARIMA模型预测常州市乙型肝炎发病率的可行性。方法应用SPSS 18.0软件对常州市2002—2010年乙型肝炎月发病率进行ARIMA模型拟合,对2011年乙型肝炎发病率进行预测验证,并对2012年月发病率进行预测。结果最佳拟合模型为ARIMA(2,1,0)(1,1,0)12;2011年乙型肝炎发病率预测结果和实际值平均相对误差为3.55%。结论 ARIMA模型可用于常州市乙型肝炎发病率预测,其短期预测精度较高。     

ARIMA模型在预测我国乙肝月报告发病数中的应用

目的 建立适合预测我国乙肝月报告发病人数的自回归移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型。方法 收集2010年3月~2017年8月我国乙肝月报告发病人数据资料,用Excel 2010建立数据库,用R 3.3.3软件进行模型构建。其中2010年3月~2017年3月数据用于模型建立,2017年4~8月数据用于模型检验。结果 我国乙肝月报告发病数整体呈现下降趋势并于每年2月达到最低值,于3月份迅速上升到高峰值,具有明显季节性和周期性。建立ARIMA（2,1,1）（1,1,1）₁₂模型对我国乙肝月报告发病数进行预测,该模型预测的绝对误差平均值为2 628.55,相对误差最大值为6.16%,最小值为1.29%,平均值为2.61%。结论 基于本研究数据,ARIMA（2,1,1）（1,1,1）₁₂模型能较好地拟合我国乙肝的月报告发病人数,可用于预测。     

2010-2014年张家港市急性乙肝构成变化 及流行特征分析

摘要:目的　分析2010-2014年张家港市急性乙肝的构成变化及流行病学特征,为乙肝的防控工作提供科学依据。方法　采用描述流行病学方法对5年的急性乙肝个案资料进行统计分析。结果　5年中急性乙肝发病率总体呈上升趋势,年均发病率2.22/10万;急性乙肝发病构成比呈上升趋势;预测2015年报告发病率为2.86/10万;乙肝抗HBc-IgM 1∶1000检测可提高急性乙肝的诊断准确率;发病无明显季节性,各镇均有发病,男女性别比为3.04∶1,男性高于女性;发病以农民（占50%）、工人（占20.69%）为主,发病年龄以20～60岁为主,其中20～39岁的人群发病率最高。结论　急性乙肝发病低于全国平均水平（4.70/10万）,但有上升趋势,急性乙肝的防控工作要引起关注。乙肝抗HBc IgM 1∶1000监测可以规范乙肝的疫情报告,提高乙肝报告准确率,准确分析疫情,制订防控措施。做好宣传、提高成人乙肝苗接种率和加强高危人群的免疫接种是进一步降低急性乙肝发病率的主要措施。     

SARIMA模型和Holt-winters模型在我国丙肝月报告发病人数预测中的应用比较

目的 分析2013-2019年我国丙型病毒性肝炎（丙肝）发病趋势，探讨比较SARIMA模型和Holt-winters模型在我国丙肝发病序列预测中的应用。 方法 基于2013-2018年我国丙肝月发病数据拟合建立SARIMA模型和Holt-winters模型，采用2019年1月-12月发病数据验证两种模型预测效果。 结果 SARIMA模型最优模型为ARIMA(2,1,4)(2,1,2)12，预测平均误差百分比（MAPE）为4.447%，Holt-winters模型最优模型为相加模型，预测平均误差百分比（MAPE）为2.958%。 结论 Holt-winters相加模型预测精度相对较高，可用于我国丙肝发病人数的预测。     

基于时空大数据的甲型肝炎发病率分布特征分析及预测模型

目的 了解我国甲型病毒性肝炎（以下简称甲肝）发病率在时间和空间上的分布特征，探讨乘积季节模型在甲肝发病率预测中的可行性。方法 收集我国2006-2017年甲肝发病数据和人口学资料，利用MapInfo 11.0绘制甲肝发病率时空分布柱状图；并采用SPSS 23.0对2006-2016年数据建立自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average model，ARIMA），选取2017年数据评价模型的预测效果。结果 2006-2016年，全国共报告甲肝病例430 962例，发病率逐年递减，且西部地区明显高于东部地区。经数据平稳化处理、定阶、参数估计与模型检验后建立了最优模型ARIMA（0，2，2）（0，1，1）₁₂。且对2017年1~12月的预测值和实际发病率基本吻合，相对误差在2.0%~39.7%之间。结论 我国甲肝发病率逐年递减且东西部地区甲肝发病率表现出明显差异。ARIMA乘积季节模型对我国甲肝发病率具有很好的短期预测能力。