基于求和自回归滑动平均模型的道路交通伤害死亡趋势预测分析

目的分析2014-2018年河北省道路交通伤害死亡情况,探讨求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)在道路交通伤害死亡趋势预测中的可行性。方法采用描述流行病学分析2014-2018年河北省道路交通伤害死亡概况,运用R 3.5.3软件对河北省2014年1月―2018年6月道路交通伤害月度死亡资料建立ARIMA预测模型,进行整体回代观察拟合效果,比较2018年7月―12月预测值与真实值,评价预测效果。结果2014-2018年河北省累计报告道路交通伤害死亡人数13147例,男性10071例,女性3076例,年均死亡率为17.79/10万,总体呈现下降趋势。构建的最佳预测模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)为390.64,Schwaz贝叶斯准则(Schwarz Bayesian criterion,SBC)为395.78;残差序列为白噪声序列(均有P>0.05),模型参数非零(均有P<0.05);预测结果实际值均落在预测值95%置信区间内,预测值与实际值之间的相对误差在1.15%~11.85%之间,RMSE=13.65,MAE=10.88,MAPE=4.80%,模型预测性能良好。结论河北省道路交通伤害死亡水平总体呈逐年下降趋势,ARIMA模型可用于道路交通伤害死亡趋势的短期预测。     

应用ARIMA模型预测石家庄市手足口病发病趋势

目的探讨应用ARIMA模型预测石家庄市手足口病发病趋势的可行性,为手足口病防制提供科学依据。方法收集石家庄市2011-2018年手足口月发病率,利用软件SPSS 19.0构建石家庄市手足口病月发病率ARIMA模型。结果石家庄市手足口病月发病率模型为ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12,最小BIC指标值为3.058,Ljung-Box统计量为15.986(P=0.383),模型残差为白噪声序列。2018年7-12月实际月发病率与预测值基本吻合,预测值与实际值的平均相对误差为4.72%,实际值均在预测值95%可信区间。利用该模型进行预测,2019年石家庄市手足口病发病呈上升趋势。结论ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12模型可以较为准确地预测短期内石家庄市手足口病发病趋势,可为手足口病的防治工作提供参考。     

时间序列模型在广州市登革热发病趋势预测的应用

目的利用ARIMA模型对广州市登革热发病趋势进行时间序列分析和预测。方法收集广州市2015-2018年登革热每周发病数,采用2015-2017年登革热每周发病数构建ARIMA模型,通过2018年登革热发病预测值与实际值的拟合情况,评价模型预测效果。结果拟合模型ARIMA(4,1,9),残差序列为白噪声,预测值与实际值平均绝对误差为4.03,均方根误差为8.13。2018年登革热预测发病趋势与实际发病趋势较吻合。结论 ARIMA模型能较好地模拟广州市登革热的短期发病趋势,可作为预测工具。     

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模型在苏州市空气质量指数预测中的应用

目的借助于自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)模型对苏州市空气质量指数进行预测,为空气污染的健康防护预警提供参考。方法运用R软件以苏州市2018年1月1日至12月31日的日空气质量指数为基础,借助于参数估计等筛选最佳的ARIMA模型,以此为基础对苏州市2019年1月1日至1月6日的空气质量指数进行预测,评价其预测效果。结果借助于2018年苏州市日空气质量指数构建了ARIMA(1,1,1)模型,模型的AIC=267.06,Box-Ljung检验的Q统计量为18.558,P=0.775,残差序列为白噪声。空气质量指数的预测值与实际值较为接近,绝对误差的平均值为-7,相对误差的平均值为-4.29%,模型预测效果比较理想。结论 ARIMA(1,1,1)模型能够较为理想的对苏州市空气质量指数进行预测,在空气质量指数预测中具有良好的应用前景。     

自回归移动平均混合模型在中国道路交通伤害预测中的应用

探讨时间序列分析的自回归移动平均混合模型(ARIMA)在中国道路交通伤害(RTI)预测中的应用。收集1951-2011年中国道路交通伤害资料, 进行时间序列分析, 建立ARIMA模型。构建得到RTI事故起数ARIMA(1, 1, 0)预测模型为Yt=eY+0.456Y+e, 其中, et为随机误差, 模型残差序列为白噪声, Ljung.Box检验P>O.05, 统计量无统计学意义, 拟合效果良好。应用该模型预测2011年中国RTI事故起数, 预测值与实际观测结果相符, 实际观测值在预测值95%CI内。用该模型预测2012年中国RTI事故起数, 预测值(95%c, )为207838(107579～401536)。应用ARIMA模型能较好地预测中国道路交通伤害情况。     

ARIMA季节乘积模型在儿童肺炎门急诊人次预测中的应用

目的 探索自回归差分移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)季节乘积模型在预测儿童肺炎门急诊人次的应用,为合理利用医疗资源提供科学依据。 方法 收集乌鲁木齐市两家三级甲等医院2011－2016年儿童肺炎逐月门急诊人次数据,使用R 3.4.1软件进行模型的识别、参数估计与检验,建立ARIMA季节乘积模型对2011年1月－2016年6月儿童肺炎逐月门急诊人次进行拟合,并利用2016年7－12月数据计算预测值与实际值的平均预测相对误差来评价预测效果。 结果 ARIMA(0,1,2)(1,1,0)₁₂模型是拟合儿童肺炎门急诊人次的最佳预测模型,平均相对误差为9.82%。 结论 ARIMA 季节乘积模型有较好的拟合和短期预测效果,能为医院合理利用医疗资源提供参考依据。     

ARIMA模型在耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌医院感染预测中的应用

目的 探讨ARIMA时间序列模型在耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌(CRKP)医院感染预测中的应用。方法 选取2018年1月—2022年6月某院住院患者每月CRKP医院感染发病率,应用SPSS 19.0建立ARIMA时间序列模型,分析模型的拟合,利用该模型对2021年7月—2022年6月CRKP医院感染数据进行验证,评价预测价值。结果 采用2018年1月—2022年6月住院患者每月CRKP医院感染发病率建模、拟合,建立最优模型ARIMA(0,1,9),模型拟合值与实际值较吻合,此模型对CRKP医院感染发病率实际值与预测值吻合程度较高,平均相对误差值为7.76%。结论 采用ARIMA模型可有效拟合、预测CRKP医院感染发病率,为CRKP医院感染预防与控制提供科学指导。     

ARIMA季节性模型在河南省猩红热发病预测中的应用

目的 建立河南省猩红热发病的ARIMA季节模型,探讨该模型在预测猩红热发病中的应用。方法 以2005-2019年河南省猩红热病例数为基础建立ARIMA模型,并用2019年1-12月的实际发病数进行验证,利用最优模型预测2020年1-12月河南省猩红热发病数。结果 最优模型为ARIMA (2,1,2)(0,1,1)₁₂,参数均有统计学意义(P<0.05),BIC=7.406,残差序列为白噪声(Ljung-Box=17.234,P=0.141),拟合效果较好。2019年1-12月猩红热月发病数预测值和实际值的平均相对误差为9.9%,实际值均在预测值95%置信区间(95%CI)。预测河南省2020年猩红热平均月发病数为192例,少于2019年的203例,明显多于2020年实际月均病例数47例。结论 ARIMA(2,1,2)(0,1,1)₁₂模型拟合河南省猩红热发病数效果较好,可用于河南省猩红热发病趋势的短期预测。     

自回归求和滑动平均模型在河南省出生缺陷发生率预测中的应用

目的 应用自回归求和滑动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型对河南省月度出生缺陷发生率进行预测,为制定科学的出生缺陷防控措施提供参考依据。方法 收集2011年1月至2020年12月河南省37所国家级出生缺陷监测点所有围产儿的出生缺陷监测数据,分别构建总体、城镇和乡村出生缺陷发生率的ARIMA乘积季节模型,对2020年数据进行回代,评价拟合效果,同时利用所构建模型预测2021～2022年月度出生缺陷发生率。结果 分别使用ARIMA(0,1,1)(0,1,1)₁₂、ARIMA(2,1,2)(2,1,0)₁₂、ARIMA(0,1,1)(0,1,1)₁₂模型预测2020年河南省总体、城镇和乡村月度出生缺陷发生率,计算2020年预测值和真实值的平均相对误差分别为7.26%、8.80%和10.13%;2020年预测值和真实值动态趋势基本一致,真实值均落在预测值的95%置信区间内;预测2021～2022年河南省月度出生缺陷发生率呈现持续上升趋势。结论 ARIMA模型...     

ARIMA-SVM组合模型在肺结核发病趋势预测中的应用

目的 研究ARIMA-SVM组合模型在肺结核发病趋势预测中的应用。方法 使用海南省2005—2021年肺结核发病数据,以2005—2020年发病数作为训练集,2021年发病数为验证集,建立ARIMA模型、SVM模型与ARIMA-SVM组合模型,并对三种模型拟合和预测效果进行分析与评价。结果 ARIMA-SVM组合模型数据拟合RMSE、MAPE分别为41.38、1.98%,模型预测RMSE、MAPE分别为45.18、4.84%,拟合和预测效果均优于ARIMA模型与SVM模型。结论ARIMA-SVM组合模型预测效果优于单一模型,更适合我国肺结核发病趋势预测,为我国传染病预测预警提供了新思路。     

三种预测模型对南京市水痘发病预测的应用与比较

目的 构建南京市水痘发病预测的最优模型,为水痘防控给予科学指导.方法 以2014-2018年南京市逐月水痘发病率分别建立Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘积模型和自回归移动平均法(ARIMA)模型.对模型进行参数检验,计算预测值与实际值相对误差,选择最优模型预测南京市2019年的水痘发病率.结...     

ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑法在自杀死亡中的预测效果比较

目的 探讨比较自回归求和滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和Holt-Winters指数平滑法在自杀死亡预测中的应用。 方法 利用河北省2014年1月—2018年6月自杀月度死亡资料分别建立ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑模型,对2018年7—12月自杀月度死亡例数进行预测,并与实际死亡人数进行验证比较,然后根据2个模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)以及平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)评价模型的预测效果。 结果 2014—2018年河北省累计报告自杀死亡人数2 882例,自杀死亡水平整体呈现下降趋势,构建的ARIMA最佳模型是ARIMA(0,1,1)(1,1,0)₁₂,预测结果的RMSE、MAE和MAPE分别为5.99、4.67和9.80%;Holt-Winters指数平滑法最佳拟合模型是乘法模型,预测结果的RMSE、MAE和MAPE分别为6.03、5.17和11.44%。 结论 ARIMA模型预测效果优于Holt-Winters指数平滑法,更适用于自杀死亡趋势的短期预测。     

ARIMA模型与GM(1,1)模型在痢疾发病数预测中的比较研究

目的 分别应用求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)和灰色模型(gray forecast model)GM(1,1)对湖北省痢疾发病数进行预测,比较两种方法的预测效果,为选择更适宜的方法提供依据。方法 分别应用2001－2015年月发病数及年发病数建立ARIMA模型和GM(1,1)模型,用平均误差率(mean error rate,MER)和决定系数(coefficient of determination,R²)评价拟合效果,并采用2016年实际发病数验证预测效果,选择准确性更高的模型对2017－2018年发病数进行预测。结果 建立的ARIMA模型为SARIMA(1,0,0)(0,1,1)₁₂,GM(1,1)模型为(t+1)=-274 126.038e^{-0.067 467t}+293 275.08,两模型的平均误差率(mean error rate,MER)分别为3.55%和14.78%;决定系数(R²)分别为0.993和0.960,2016年实际发病数与两模型预测发病数的残差分别为635和3 240;相对误差分别为16.54%和84.38%,综合考虑各项评价指标采用ARIMA模型对2017－2018年发病数进行预测分别为4 286和4 011。结论 通过拟合及预测评价指标的比较ARIMA模型均优于GM(1,1)模型,可得ARIMA模型对湖北省痢疾发病数的预测比GM(1,1)模型有较明显的优势,能更准确的处理时间序列类型的资料,此预测结果准确具有实用价值,可为卫生防治工作提供依据。     

GM(1,1)模型、ARIMA模型及其组合模型在病毒性甲型肝炎发病数中的预测效果比较

目的 探讨GM(1,1)模型、单纯自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型及其组成的2种组合模型在甲肝发病数预测中的应用。方法 利用某省2009年1月-2013年12月的甲肝逐月发病数作为拟合数据,以2014年1-12月的逐月发病数作为预测数据;分别建立GM(1,1)模型、ARIMA模型、GM(1,1)-ARIMA组合模型、变权组合模型,然后根据4个模型的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均误差率(Mean Error Rate,MER) 、均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)评价模型的效果。结果 GM(1,1)模型、ARIMA模型、GM(1,1)-ARIMA组合模型和变权组合模型的拟合、预测的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为20.01%,18.35%,115.98,10.96和28.79%,31.84%,32.96,8.01;21.35%,19.52%,120.75,11.66和32.41%,35.65%,36.18,8.97;17.20%,15.69%,88.07,9.07和31.17%,34.17%,34.57,8.60;18.82%,16.99%,107.82,10.15和19.19%,18.67%,20.74,4.70。结论 组合模型拟合及预测效果优于单一模型;变权组合模型为最优预测模型。     

2020年南宁市流行性腮腺炎ARIMA模型预测研究

目的 建立自回归移动平均模型(auto-regressive integrated moving average,ARIMA)预测南宁市流行性腮腺炎的发病率,为防控流行性腮腺炎提供理论依据. 方法 采用SPSS 23.0软件,使用南宁市2013年1月-2019年6月流行性腮腺炎月发病率建立ARIMA模型,运用2019年...     

ARIMA模型和指数平滑法在我国北方流感样病例预测中的应用和比较

目的 比较ARIMA模型和指数平滑法对我国北方流感样病例的预测效果,为流感防控提供科学依据。方法 利用我国北方2012年第1周—2018年第17周的每周流感样病例比例数据拟合建立ARIMA模型和指数平滑模型,预测 2018年第18周—2019年第17周的流感样病例比例,对预测值与实际值进行比较。结果 ARIMA最优模型为ARIMA(0,1,1)(2,1,0)₅₂,预测的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0.57%、8.98%、0.34%;指数平滑法的最优模型为简单季节性模型,预测的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.83%、15.24%、0.55%。结论 ARIMA(0,1,1)(2,1,0)₅₂模型预测精度更高,可用于我国北方流感样病例的短期预测。     

中国肾癌死亡趋势预测及其预测模型比较

目的 建立并比较两种预测模型在中国肾癌死亡趋势中的应用,选取最佳模型对2020-2025年中国肾癌死亡率进行预测.方法 收集全球健康数据交换(Global Health Data Ex-change,GHDx)数据库1990-2019年中国人群全年龄组肾癌死亡率数据,使用R 4.0.2软件基于1990-2016年肾癌死...