自回归滑动平均混合模型在辽宁省其他感染性腹泻发病预测中的应用

  目的  通过对2007 — 2017年辽宁省各月其他感染性腹泻发病情况分析,建立自回归滑动平均混合模型（ARIMA）,为辽宁省其他感染性腹泻的预防控制提供参考依据。  方法  收集国家人口与健康科学数据中心公共卫生科学数据中心提供的《辽宁省2007 — 2017年各月其他感染性腹泻数据》中辽宁省2007 — 2016年各月其他感染性腹泻发病率,运用SPSS 25.0软件对数据进行分析,以发病率建立的时间序列构建ARIMA模型,对2017年各月发病率进行预测,根据实际值评价模型预测的准确性。  结果  2007 — 2016年辽宁省其他感染性腹泻发病率时间序列为非平稳性时间序列,由图形观察及多次验证,确定以下4种备选模型:ARIMA （1,1,1）（0,1,0）₁₂,ARIMA （1,1,1） （1,1,0）₁₂,ARIMA （1,1,1） （0,1,1）₁₂,ARIMA （1,1,1） （1,1,1）₁₂,通过Ljung-Box检验和比较贝叶斯信息准则（BIC）值,最终确定ARIMA（1,1,1）（0,1,1）₁₂为最优模型,经2017年各月实际值验证,模型预测准确性较高。  结论  ARIMA（1,1,1）（0,1,1）₁₂乘积季节模型能较好的预测辽宁省其他感染性腹泻月发病率,具有一定的推广及应用价值。     

基于自回归移动平均模型的浙江省肺结核发病趋势预测

  目的   应用自回归移动平均（ARIMA）模型对浙江省肺结核疫情预测分析,为浙江省肺结核精准化防控工作提供科学依据。   方法   收集2011年1月至2021年8月的浙江省肺结核发病率数据, 基于R软件（4.0.3）利用2011 — 2020年肺结核发病率数据建立ARIMA模型,比较2021年1—8月预测数据和实际数据并选择最优模型。   结果   2011年1月至2020年12月浙江省报告新发肺结核患者总计374 718例,呈逐年下降趋势,每年12月至次年2月发病率较低,3 — 5月相对较高。 确定最优模型为ARIMA（2,1,0）（1,1,2）₁₂,该模型拟合的2021年1 — 8月浙江省肺结核发病率预测值与真实值的平均相对误差为8.87%,赤池信息准则值、贝叶斯信息准则值、均方根误差值和平均绝对百分比误差值分别为95.02、111.05、0.30和4.39。  结论   ARIMA（2,1,0）（1,1,2）₁₂模型能较好地拟合预测浙江省肺结核发病率在时间序列上的变动趋势,但需根据实际情况动态调整,提高预测精度。     

2010-2018年河南省南阳市手足口病季节性差分自回归滑动平均模型预测

  目的  应用时间序列分析构建河南省南阳市手足口病发病预测模型,为制定防控策略提供科学依据。  方法  收集2010 — 2018年河南省南阳市手足口病月发病数据建立时间序列,应用专家建模器构建季节性差分自回归滑动平均（SARIMA）模型,对2019年发病情况进行预测,并与实际值进行比较。  结果  2010 — 2018年南阳市手足口病月发病率呈明显季节性,专家建模器构建结果显示,ARIMA（2,0,0）（0,1,1）₁₂为最优模型,平稳R2为0.827,RMSE为2.240,MAE为1.207,BIC为1.755。 模型对2019年发病情况预测结果显示,预测值与实测值整体变化趋势一致,相对误差绝对值最小为0.01,最大为?6.14。  结论  SARIMA模型能够较好地拟合南阳市手足口病发病情况,并预测未来发病趋势,为防控工作提供理论依据。     

基于自回归求和移动平均模型预测我国手足口病月报告发病数

目的 建立适合预测我国手足口病月报告发病人数的自回归求和移动平均（ARIMA）乘积季节模型,并评价其预测效果。方法 收集2010年3月至2017年7月我国手足口病月发病报告人数资料。通过R软件使用2010年3月至2017年1月的数据建立ARIMA乘积季节模型,并用2017年2-7月手足口病月发病报告人数评估该模型的预测效果,并对2017年8-12月的数据进行预测。结果 我国手足口病月发病报告数呈明显的周期性,且以24个月为一个周期重复,不具有长期趋势;建立了ARIMA（1,0,1）（0,1,1）24模型对我国手足口病月发病报告数进行预测;通过将预测数据与实际数据相比较,该模型预测绝对误差的平均值和相对误差的平均值分别为22 505.47和15.71%。结论 基于本研究的数据,ARIMA（1,0,1）（0,1,1）24模型可以拟合我国手足口病的月报告发病人数,可用于预测;同时也可为我国制定手足口病方面的防控措施以及评价防控效果提供科学的参考依据。     

基于ARIMA模型对海南某医院的医院感染发病率的预测研究

摘要 目的 探索ARIMA模型在预测医院感染发病率趋势中的应用价值,为进一步防控工作提供指导。方法 回顾性采集海南某医院2009-2018年住院患者的医院感染发病率数据,构建ARIMA模型并评价模型精度,预测2019年7月至2020年6月的医院感染月发病率。结果 本次研究最终确定ARIMA(0,1,1)模型为最优模型(BIC=-2.068,MAPE=10.574),残差序列Ljung-Box检验为白噪声(Q=9.864,P=0.909),模型拟合精度良好,预测2019年7月-2020年6月的月平均发病率为2.79%。结论 ARIMA(0,1,1)模型拟合该院医院感染发病率效果较好,可用于短期预测发病趋势和早期预警,有助于指导医院感染宏观防控决策的制定。     

基于自回归移动平均模型各亚型流行性感冒流行特征与趋势预测

目的 分析我国2010—2019年流行性感冒的流行特征和分布规律,预测各亚型流感发病趋势。方法 采用ARIMA乘积季节模型,对流感数据进行原始序列预处理、模型识别、参数估计和统计建模,预测流感发病趋势。结果 构建流感自回归移动平均模型(ARIMA)乘积季节模型,预测模型为ARIMA(1,2,1)(0,1,1)₁₂,数据信息提取充分(Q=14.257,P>0.05),相对误差约10%;甲型流感预测模型为ARIMA(2,1,1)(0,2,2)₁₂,数据信息提取充分(Q=13.236,P>0.05),预测2018年12月至2019年3月的甲型流感发病率较高,4月开始,发病率迅速下降,与实际情况相似,相对误差控制在10%以内;乙型流感预测模型为ARIMA(1,2,1)(1,0,1)₁₂,数据信息提取充分(Q=9.841,P>0.05),但模型预测2019年乙型流感发病率较低,相对误差较高。结论 流感、甲型流感ARIMA乘积季节模型预测效果较好;乙型流感预测模型数据信息提取充分,但相对误差较高,可能与乙型流感发病...     

指数平滑模型在上海市猩红热发病率预测中的应用

目的探讨指数平滑模型在上海市猩红热月报告发病率预测的应用。方法根据2004 — 2017年上海市猩红热月报告发病率的时间分布,选择Holt-Winters指数平滑模型拟合2004 — 2017年6月上海市猩红热报告发病率资料,并利用最优模型对2017年7 — 12月的猩红热报告发病率进行预测。结果猩红热报告月发病率经自然对数变换后的Holt-Winters加法指数平滑模型的拟合相对最优,决定系数（R2）＝0.884,标准化贝叶斯信息准则值为?2.568,其残差为白噪声序列,预测值与实际值基本吻合,2017年7 — 10月的预测精确度优于11—12月。结论指数平滑模型可用于上海市猩红热月报告发病率的短期预测,4个月内的短期预测效果更优。     

自回归移动平均模型乘积季节模型在南昌市手足口病疫情预测中的应用

目的探讨自回归移动平均模型(ARIMA)乘积季节模型在手足口病预测中的应用,对手足口病的月发病数进行趋势预测。方法收集南昌市2009年1月至2012年12月手足口病的月发病数资料建立ARIMA乘积季节模型,并对预测结果进行评价。结果在手足口病预测中建立ARIMA乘积季节模型的最优模型为ARIMA(0,1,1)×(1,1,0)12模型,正态化的BIC为(贝叶斯信息准测)12.31。结论建立的ARIMA模型能较好地拟合和预测南昌市手足口病的月发病数,为手足口病的防治提供参考依据。     

时间序列分析在北京市东城区艾滋病病毒感染者和艾滋病患者发病率预测中的应用

目的 探讨应用时间序列差分自回归移动平均模型（ARIMA）预测北京市东城区艾滋病病毒感染者/艾滋病患者（HIV/AIDS）发病率的可行性。方法 应用SAS 9.3软件对北京市东城区2005-2014年HIV/AIDS月发病率构建ARIMA模型,用得到的模型对2015年HIV/AIDS月发病率进行预测,评价模型的拟合和预测效果。结果 ARIMA（0,1,1）（0,1,1）12模型拟合效果较好,但仍有优化的空间,月发病率的实际值均在预测值的95%可信区间内,预测值与实际值拟合趋势一致。结论 ARIMA模型可以对北京市东城区HIV/AIDS月发病率进行预测,为艾滋病疫情预测提供依据。     

2010-2017年湖北省肾综合征出血热流行特征及时空分布与发病趋势预测

目的 对2010 — 2017年湖北省肾综合征出血热（HFRS）人间疫情监测资料进行总结分析,描述其人间、时间及空间流行病学特征,并对2018年HFRS的发病情况进行预测。 方法 应用描述性流行病学、空间流行病学和时间序列分析等方法,结合SaTScan和ArcGIS、SPSS等软件,探讨2010 — 2017年湖北省HFRS人间疫情发病时空分布规律,预测发病趋势。 结果 2010 — 2017年湖北省HFRS疫情总体呈高度散发态势,2017年总体发病水平高于以往年份,发病高峰存在明显的季节性,全省每年各月均有发病,5和12月有两个发病高峰,报告病例数变化趋势与鼠密度消长规律基本一致。 2010 — 2015年,平均鼠密度总体呈上升趋势,2011年最低,之后逐年上升,2015年升至5.31%。 聚集性区域探测显示HFRS发病存在一定时空聚集性,2017年聚集区域最明显,集中在湖北省中部地区;ARIMA（1,0,0）（0,1,1）模型拟合效果最好,残差通过白噪声检验,预测2018年1 — 6月湖北省HFRS发病数约为192例,为高发年份。 结论 近年湖北省HFRS发病呈升高趋势,且发病与鼠密度呈正相关,湖北省中部地区要结合ARIMA（1,0,0）（0,1,1）模型做好疫情趋势预测,并根据鼠密度和带病毒率监测结果,继续在热点地区开展以防治HFRS为主题的“监测、健教、灭鼠、免疫并重”的综合性防控策略。      

ARIMA乘积季节模型在山西省结核病预测中的应用

目的 应用自回归移动平均（ARIMA）乘积季节模型对山西省2022和2023年结核病发病率进行预测,为结核病防控提供参考依据。方法 收集《中国疾病预防控制信息系统-结核病管理信息系统》2010—2021年山西省结核病月发病率数据,进行模型构建和检验。基于2010—2020年结核病月发病率数据使用R 4.1.0软件构建ARIMA乘积季节模型,并用2021年月发病率检验模型,同时预测山西省2022和2023年结核病流行趋势。结果 2010—2021年山西省共报告结核病患者191 517例,发病率由68.29/10万下降到23.74/10万,总体呈下降趋势。每年的1、2、10月发病率较低,3—6月发病率较高,尤其以冬春交替之际发病率最高。根据2010年1月至2020年12月结核病月发病率拟合出ARIMA(0,1,1)(1,1,1)12模型,该模型的赤迟信息量准则、均方根误差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差分别为202.07、0.49、9.19、0.33。通过检验发现该模型的平均绝对百分比误差为11.34%,预测2022年山西省结核病发病率在0.51/10万～2.12/10万,2023年在0...     

2010-2021年四川省乙型肝炎流行特征分析及发病预测

目的 分析四川省2010—2021年乙型肝炎（乙肝）流行特征,建立自回归移动平均（ARIMA）模型并预测乙肝发病趋势,为四川省乙肝防控提供理论依据。方法 采用描述性流行病学方法分析四川省2010—2021年乙肝流行特征;运用R 4.0.2软件建立ARIMA模型并预测四川省乙肝月发病情况。结果 2010—2021年四川省累计报告乙肝536 017例,年均报告发病率为54.44/10万,整体呈先下降后上升的趋势;急性乙肝发病率呈逐年下降的趋势;无明显季节性发病高峰;凉山彝族自治州、巴中市和甘孜藏族自治州为高发地区;发病人群主要以农民为主（占62.85%）,发病年龄段主要集中在35～54岁（占41.83%）,男女性别比为1.95∶1。ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12为最优模型,2022年1—6月的实际发病数均落入模型预测值95%CI内,模型的平均绝对百分比误差为4.86%。结论 四川省乙肝疫苗母婴阻断工作已有效遏制急性乙肝的发病,但总乙肝发病率居高不下;男性、35～54岁年龄组以及农民是乙肝防控重点人群;建立的ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型能较好地预测四川省乙肝发病...     

2008－2017年广东省手足口病流行趋势变化特征的Joinpoint回归模型分析

目的了解广东省手足口病流行趋势变化特征。方法通过国家“传染病报告信息管理系统”收集2008 — 2017年手足口病发病资料,通过《广东统计年鉴》收集人口资料;采用Joinpoint回归模型进行分析。结果2012年为广东省手足口病年发病率趋势变化转折点,2008 — 2012年间呈快速上升趋势（β₁＝72.552,P＝0.001）,2012 — 2017年间呈小幅波动上升趋势,但差异无统计学意义（β₂＝6.647,P＝0.588）;男、女性年发病率趋势变化不平衡,男性变化速度高于女性。 年平均月发病率呈现“快升缓降”的“单峰”趋势变化特点,5月为峰值和转折点;1 — 5月间发病率呈快速上升趋势,月发病率变化百分比（APC）为138.33%（P＝0.002）,5 — 12月间呈较缓下降趋势,APC为–19.19%（P＝0.002）;2008、2013和2017年的月发病率趋势变化有2个转折点,其余年度均只有1个转折点。 年龄组发病率呈现“高升快降低拖尾”的趋势变化特点,2 ~ 岁组和15 ~ 19岁组为转折点;从0 ~ 岁组至2 ~ 岁组,发病率呈上升趋势,年龄组APC为17.32%（P＝0.001）;从2 ~ 岁组至15 ~ 19岁组,发病率呈下降趋势,APC为?44.81%（P＝0.000）;从15 ~ 19岁组至≥85岁组,APC为–2.66%（P＝0.148）,呈现极低位拖尾现象。结论广东省手足口病经历了几年快速上升后,进入了小幅波动上升时期,目前仍处在高发态势;年度发病率趋势变化存在性别差异;月发病率趋势变化存在两种模式,存在显著的季节性变化;幼儿为高发人群,是重点防控对象,防控措施要更有针对性。     

构建山西省太原市痢疾发病率的ARIMA模型

目的 构建痢疾发病率的ARIMA模型,预测太原市痢疾的发病趋势.方法 引用1994-2003年月发病率拟合模型,利用2004-2006年的痢疾发病率对模型参数进行修正,建立预测方程,预测2007-2008年太原市痢疾发病率.结果 构建ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型,预测方程为(1-0.63692827B)(1-B12)yt=(1-0.69684797B12)et.预测太原市2007-2008年的痢疾发病水平呈平稳下降趋势.结论 ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型町作为太原市痢疾发病水平短期预测预报模型.