我院出院人数预测模型分析

目的 比较趋势外推法、指数平滑法、ARIMA三种方法预测医院出院人次发展规律的优劣.方法 根据医院2000年1月～2010年8月住院统计资料,利用SPSS13.0软件建立三次曲线方程模型、Winters指数平滑模型、ARIMA模型,并对其结果进行比较分析.结果 三次曲线方程模型、Winters指数平滑模型预测精度不高,季节ARIMA乘积模型预测效果最好,是适合预测出院人数比较理想的方法.结论 季节ARIMA乘积模型可用于医院出院人数预测.     

ARIMA乘积季节模型与LSTM神经网络模型对我国麻疹发病数预测效果的比较

目的 探讨长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)模型和差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)乘积季节模型在全国麻疹发病趋势预测中的应用,为麻疹的早期防控提供科学依据。方法 选取2005年1月至2016年2月全国麻疹月发病数分别构建LSTM模型和ARIMA乘积季节模型,同时运用得到的模型对2016年3月至2018年12月发病数进行预测,运用两种评价指标平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)和均方根误差(root mean square error, RMSE)检验模型的外推预测精度。最后应用模型预测2019年1月至2019年5月的全国麻疹月发病数。结果 LSTM模型和最优模型ARIMA(0,1,1)(0,1,1)₁₂外推预测的均方根误差(RMSE)分别为0.25和1.54,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为3.6%和18.7%,提示LSTM神经网络的外推预测精度优于ARIMA模...     

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。     

恶性肿瘤住院量与住院费用的ARIMA乘积季节模型预测研究

目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型在恶性肿瘤住院量与住院费用中的应用,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007-2016年逐月恶性肿瘤住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007-2015年逐月恶性肿瘤的住院人次和住院费用进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017年恶性肿瘤逐月住院人次与住院费用。结果 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)是恶性肿瘤住院人次与住院费用的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为1.1%和1.47%。根据ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)预测结果,2017年恶性肿瘤住院量将达7631人次,住院费用将达3.36亿元。结论 ARIMA季节乘积模型能很好地应用于医院业务管理预测中。     

自回归差分移动平均模型季节乘积模型在儿童EB/CMV/Cox病毒感染门急诊人次预测中的应用

目的 探讨自回归差分移动平均(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)季节乘积模型在预测儿童EB、柯萨奇、巨细胞病毒三项(以下简称病毒三项)感染门急诊人次的应用。方法 选择并收录本院2016年1月-2018年12月的儿科门急诊就诊并进行病毒三项检测的患儿人次。使用SPSS 17. 0软件进行ARIMA季节乘积模型进行拟合,并计算2019年1月-4月的预测值与实际人次进行比较,评价模型预测效果。结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,0)12模型是拟合儿童病毒三项就诊人次的最佳预测模型,评价误差为20. 46%。结论 ARIMA季节乘积模型能为医院合理调配病毒三项患儿就诊资源提供有效依据。     

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。     

应用ARIMA模型对季度入院人次的预测

[目的]用ARIMA季节乘积模(p,d,q) (P,D,Q)s对季节性时间序列资料建模并预测.[方法]用Box-Ljung统计量评价ARIMA模型的拟和度,用平均预测相对误差作为预测效果的评价指标.[结果]对所分析的季节性时间序列建立了乘积ARIMA(0,1,1) (0,1,2)S模型,平均预测相对误差为6.50%.[结论]用所建立模型对入院人次进行预测,结果表明ARIMA是一种预测精度较高的预测模型.     

基于ARIMA乘积季节模型预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间

目的应用自回归求和移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)乘积季节模型分析和预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007—2016年逐月十大恶性肿瘤(肺癌、肝癌、白血病、结直肠癌、胃癌、甲状腺癌、恶性淋巴瘤、前列腺癌、乳腺癌和肾癌)住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007—2015年逐月恶性肿瘤的住院人次、住院费用和平均住院时间进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017和2018年该十大恶性肿瘤逐月住院人次、住院费用及平均住院时间。结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)是恶性肿瘤住院人次、住院费用及平均住院时间的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为-0. 89%、4. 71%及-0. 80%。根据ARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)预测结果,2017年该十大恶性肿瘤住院量将达21 489人次,住院费用将达11. 06亿元,平均住院时间将达11. 29 d。2018年住院量将增至22 894人次,住院费用将高达14. 01亿元,平均住院时间将缩短至10. 45 d。结论 ARIMA季节乘积模型能较好地应用于医院业务管理预测中。     

乘积季节ARIMA模型在结核病发病率预测中应用

目的 探讨乘积季节自回归移动平均(ARIMA)模型在结核病疫情预测的可行性.方法 利用某省2004年1月-2011年6月结核病疫情监测资料建立乘积季节ARIMA预测模型,选取2011年7-12月的疫情资料评价模型的预测效能.结果 该省2004年1月-2011年12月结核病的发病率呈现明显的季节效应,且发病率逐年小幅递减;乘积季节ARIMA(1,1,0)×(1,1,0)12模型能较好拟合既往时间段内结核病的发病率,且对2011年7-12月结核病月发病率的预测值与实际值基本吻合,平均误差绝对值及平均误差绝对率分别为0.317和4.77％.结论 乘积季节ARIMA模型能较好模拟、预测结核病的发病疫情,具有较好的推广应用价值.     

基于ARIMA和LSTM神经网络的乌鲁木齐市乙型肝炎发病预测研究

目的 了解乌鲁木齐市2012—2021年乙肝发病趋势,建立合适的发病预测模型,探讨ARIMA模型和LSTM神经网络在乙肝发病预测中的应用。方法 根据2012—2021年乙肝月报告病例数据,建立ARIMA模型和LSTM神经网络模型,对乌鲁木齐市乙肝发病数进行拟合及预测,通过比较RMSE的大小评价模型效果。结果 LSTM神经网络模型拟合和预测的RMSE分别为50.13、42.70,ARIMA(0,1,1)(0,0,2)12模型拟合和预测的RMSE分别为67.62、66.85。前者的拟合及预测效果显著优于后者。结论 乌鲁木齐市10年来乙肝发病呈逐年下降趋势,且存在一定季节性变化。LSTM神经网络模型可较好地拟合和预测乌鲁木齐市乙肝的发病数及趋势,且模型效果优于ARIMA(0,1,1)(0,0,2)12,能在一定程度上提高预测精确度。     

三种模型应用于中国2011—2020年梅毒发病趋势分析的比较

  目的  比较差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)模型、非线性自回归神经网络(nonlinear autoregressive neural network, NAR)模型和长短期记忆神经网络(long-short term memory neural network, LSTM)模型应用于梅毒报告发病预测的效果, 优化疫情预测模型。  方法  以中国31个省、自治区、直辖市(未包含中国台湾、香港和澳门)2011-2019年梅毒月报告发病率为拟合集, 建立ARIMA模型、NAR模型和LSTM模型, 比较3种模型的拟合效果。以2020年梅毒月报告发病率为预测集, 比较3种模型的预测效果。  结果  ARIMA模型、NAR模型和LSTM模型拟合所得的平均绝对误差(mean absolute deviation, MAD)分别为0.013、0.011和0.002, 均方根误差(root mean squared error, RMSE)分别为0.015、0.018和0.003, 平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)分别为4.266%、3.810%和0.692%;预测所得的MAD分别为0.064、0.049和0.044, RMSE分别为0.069、0.068和0.060, MAPE分别为23.310%、17.629%和18.575%。  结论  LSTM模型拟合预测梅毒报告发病率的效果更好, 为梅毒疫情的防控提供数据支撑。     

基于Prophet等时间序列季节模型的肺结核发病预测及对比分析

目的 探索河南省2014—2019年肺结核发病趋势及季节性特征,比较Prophet模型、ARIMA季节模型和Holt-Winters模型的拟合及预测效果,为肺结核防控提供科学依据。方法 基于河南省2014年1月至2018年12月肺结核月发病数据,建立Prophet模型、ARIMA季节模型和Holt-Winters模型,采用2019年1月至12月肺结核月报告发病数据验证预测效果。评价指标选取均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、平均绝对误差（MAE）、平均置信区间宽度、真实值超出置信区间个数。结果 模型拟合结果显示,河南省肺结核发病呈逐年下降趋势,每年3—5月达到发病高峰,2月和10月出现低谷;Prophet模型拟合及预测表现最优,评价指标RMSE、MAPE、MAE、平均置信区间宽度均低于另外两个模型,Holt-Winters模型次之,ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12模型拟合及预测效果相对较差。结论 Prophet模型具有较高的拟合预测准确度和精确度,可以很好地捕捉河南省肺结核发病趋势,模型拟合结果对肺结核防控工作具有一定指导意义。     

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。     

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。     

Elman神经网络与ARIMA模型对甲肝月发病率的预测研究

目的 两模型对甲肝月发病率数据进行拟合预测,比较最优模型。 方法 通过软件实现ARIMA模型和Elman神经网络对甲肝发病率进行拟合,并对2017年月发病率进行仿真。 结果 两模型拟合预测效果较好,ARIMA模型平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root-mean-square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别为0.013、0.002 9、9.29;Elman神经网络MAE、RMSE、MAPE分别为0.012、0.000 22、8.695。Elman神经网络预测结果优于ARIMA模型。 结论 两模型均能够拟合预测甲肝月发病率,Elman神经网络拟合预测效果更好。     

基于ARIMA模型的2020年衡阳市肺结核发病趋势预测

目的 用差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对肺结核发病率进行预测,为人群肺结核的防治以及制定干预措施提供参考依据.方法 收集衡阳市2010年1月—2019年12月肺结核月发病数据,运用SPSS 22.0软件进行数据分析,构建ARIM...     

ARIMA模型和BP神经网络模型在甘肃省结核病发病率预测中的应用

  目的  探讨自回归滑动平均混合模型（autoregressive integrated moving average，ARIMA）与误差逆传播（（back propagation，BP）神经网络模型在甘肃省结核病发病率预测中的预测效果，选取合适的模型预测发病趋势。  方法  以甘肃省1997-2017年结核病数据为基础，建立ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别预测2018-2019年的发病率，并比较两种模型的预测精度和建模效果。  结果  对于甘肃省2018年和2019年结核病发病率，ARIMA时间序列模型预测结果为55.1075，54.5373，MSE=92.24，MAE=7.5313，MAPE=9.26%；BP神经网络模型预测结果为62.0132，73.4460，MSE=9.6575，MAE=1.1449，MAPE=1.68%。  结论  BP神经网络模型对甘肃省结核病发病率的预测效果更佳，预测得2018-2019年甘肃省结核病发病率将呈小幅上升趋势。     

三种时间序列模型预测医院感染发病率的比较

目的比较和评价不同时间序列模型预测医院感染发病率的效果,探索可用于预测医院感染发病率的最佳模型。方法以上海某三级甲等医院2011—2016年累计72个月的月度医院感染发病率数据作为拟合集构建季节性自回归移动平均模型(ARIMA)、NAR神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型,以2017年1—12月的月度感染发病率数据作为预测集检验模型的预测效果,评价比较不同模型的预测效果。结果对于拟合集,ARI-MA模型、NAR神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型的MAPE分别为13.00%、14.61%和11.95%;对预测集,三者的MAPE分别为15.42%、26.31%和14.87%。结论三种时间序列模型对医院感染发病率均具有较好的预测效果,其中ARIMA-BPNN组合模型对拟合和预测该院医院感染发病情况最佳,可为医院决策提供一定的数据支持。