时间序列分析——广义回归神经网络组合模型在痢疾发病率预测中的应用探讨

目的 探讨组合模型在痢疾流行预测及防治效果评价中的应用价值.方法 根据2001-2006年宜昌市痢疾月发病率建立痢疾发病率组合预测模型.并对2007年痢疾月发病情况进行预测.结果 宜昌市痢疾发病率组合预测模型平均相对误差为0.078.较单一时间序列分析模型降低了74.34％;对2007年痢疾月发病率进行外推预测显示,5～10月份发病率较高.结论 组合模型拟合效果较为理想.是一种短期内预测精度较高的预测模型,在疾病预防控制领域中具有重要的应用价值.     

肺结核发病率预测中灰色模型的应用

[目的]运用灰色模型预测某市肺结核发病率。探索数据波动较大的情况下,适用的灰色模型预测方法。[方法]根据某市1997~2008年肺结核发病率数据分别建立动态GM(1,1),新陈代谢GM(1,1)和常规GM(1,1)。比较3种模型预测精度和准确性,选择合适肺结核发病率的预测模型并进行外推预测。[结果]检验性预测中,3种模型预测精度均为一级,预测值相对误差依次为-13.56%、-12.27%和-31.18%。将动态GM(1,1)和新陈代谢GM(1,1)作为该市肺结核发病率预测模型,两种预测模型的预测精度分别为二级和四级。采用动态GM(1,1)对该市肺结核发病率进行外推预测,2009年、2010年该市肺结核发病率分别为90.22/10万、89.66/10万。[结论]针对该市肺结核发病率数据波动较大的情况,采用动态GM(1,1)进行预测是比较适用的方法。     

灰色系统GM(1,1)模型在梅毒发病预测研究中的应用

目的探讨应用灰色系统一阶一个变量的微分方程型模型(GM(1,1)模型)预测梅毒发病率的可行性。方法应用灰色GM(1,1)模型对广西南宁市2005~2010年梅毒年发病率数据进行建模拟合,并进行外推预测。结果建立的广西南宁市梅毒年发病率GM(1,1)预测模型,拟合精度高(C≈0.2812,P=1),可用于外推预测。结论灰色系统一阶模型可以很好地模拟和预测梅毒发病率在时间序列上的变化趋势,将其应用于梅毒发病预测是可行的。     

应用灰色系统GM(1,1)模型预测广州市淋病发病率

目的探讨预测广州市淋病发病率的数学模型,为淋病防制工作提供科学的参考依据。方法利用2004～2010年广州市淋病的发病率资料建立GM(1,1)预测模型,并进行模型评价。结果淋病发病率的GM(1,1)模型为Y赞t=332.2962e-0.099t+365.0636(t=1,2,……,n),拟合效果较好,同时利用模型外推预测广州市2011～2013年的淋病发病率。结论运用此预测方法预测淋病年发病率较为方便适用,2011～2013年广州市淋病预测发病率分别为17.293/10万,15.6629/10万,14.1867/10万,呈下降趋势。     

应用灰色系统GM（1,1）模型预测梅毒发病率

目的：探讨预测江苏省梅毒发病率的数学模型,为梅毒防制工作提供科学的参考依据。方法：利用2004年～2009年江苏省梅毒的发病率资料建立GM（1,1）预测模型,并进行模型评价。结果：梅毒发病率的GM（1,1）模型为^Yt=53.1596e0.2253（t-1）-42.9478（t=1,2,…,n）,拟合效果较好,同时利用模型外推预测了江苏省2010年的梅毒发病率。结论：如无较大规模的梅毒流行,运用此预测方法预测梅毒年发病率较为方便适用,2010年江苏省梅毒预测发病率为41.43/10万。     

灰色预测模型GM(1,1)在手足口病发病率预测中的应用

目的探讨预测湖北省手足口病发病率的预测模型,对模型的原理及应用效果进行描述和评价,为手足口病的防治工作提供科学依据。方法利用湖北省2008—2016年手足口病年发病率资料建立GM(1,1)预测模型,并对模型进行评价,若符合评价标准则对2017—2019年湖北省手足口病发病率进行预测。结果手足口病发病率的GM(1,1)预测模型为Y∧(t)=781. 21e0. 10775(t-1)-737. 98,其中参数a=-0. 107 75; u=79. 517 2,评价指标后验差比值C≈0. 26;小误差频率P=1,拟合精度等级为"一级"(好),且适用于中长期预测,同时利用模型对2017-2019年手足口病年发病率进行外推预测,发病率分别为210. 455,234. 398,261. 066(1/10万)。结论根据GM(1,1)预测模型的评价标准,GM(1,1)模型可用于湖北省手足口病发病率的预测,且从预测结果显示湖北省手足口病发病率呈上升趋势,相关部门应注意加强防范及治理工作。     

宿迁市麻疹发病率的预测

目的：根据宿迁市1996-2001年的麻疹发病率进行外推预测，达到把握疫情动态，早期监测，控制疫情。方法：应用灰色数列预测模型对6年麻疹疫情进行预测分析。结果：模型预测2002年、2003年宿迁地区麻疹发病率分别为2.44/10万和2.19/10万。结论：灰色模型拟合表明1996-2001年宿迁市麻疹发病率的波动，主要受到1999的两起麻疹爆发疫情影响，末期残差值为0.08说明建立灰色模型结果良好，预测性能可靠。     

吉林市2010年丙型病毒性肝炎发病率的灰色系统GM(1.1)模型预测

目的利用灰色系统GM(1.1)模型对吉林市2010年丙型病毒性肝炎发病率进行预测,为丙型病毒性肝炎的防治提供科学依据。方法利用1999-2009年吉林市丙型病毒性肝炎发病率统计资料建立灰色系统GM(1.1)模型,并对模型进行评价。结果丙型病毒性肝炎发病率预测模型为Y^t=9.967 02e0.267 73(t-1)-8.351 32。模型检验精度好,外推2010年发病率为44.488 4/10万,检验效果满意。结论利用灰色系统GM(1.1)模型能够对吉林市2010年丙型病毒性肝炎做出合理预测。     

GM(1,1)模型在AIDS发病预测中的应用

目的 探讨应用灰色系统GM(1,1)模型预测AIDS发病率的可行性.方法 应用灰色GM(1,1)模型对南宁市2004～2010年艾滋病发病率数据进行拟合,并外推预测.结果 所建模型,拟合精度高(C≈0.0888,P=1),可用于外推预测.结论 GM(1,1)模型可以很好地模拟和预测AIDS发病率在时间序列上的变化趋势,将其应用于AIDS发病预测是可行的.     

三峡库区湖北宜昌段细菌性痢疾发病风险的GM(1,1)模型预测分析

目的 预测三峡库区湖北宜昌段细菌性痢疾发病趋势,为制定针对性的预防控制措施提供依据.方法 根据三峡库区湖北宜昌段1997-2010年细菌性痢疾发病率,建立GM(1,1)模型,进行中长期预测研究.结果 预测模型精度检验C=0.2376,P=1.0,外推预测理想.预测结果显示,2011-2013年三峡库区湖北宜昌段细菌性痢...     

基于支持向量机的麻疹发病率预测研究

目的 建立一种基于支持向量机的麻疹发病率预测模型,为麻疹的预防控制决策提供参考依据。方法 收集我国麻疹1996-2015年发病率数据,以1996-2014年发病率数据为训练样本,以2015年发病率数据为检验样本,采用支持向量机回归算法建立我国麻疹年发病率的预测模型,并对我国2016-2018年的麻疹发病率进行预测。结果 经该模型的预测,麻疹发病率的预测值和实际值吻合度较高,平均相对误差为0.620 07%。我国2016-2018年麻疹的发病率分别为3.23/10万、3.13/10万、3.79/10万。结论 采用支持向量机回归模型预测我国麻疹的年发病率是可行有效的。     

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...     

北京市病毒性乙型肝炎发病率(2009-2011年)预测分析

目的 以数学模型探索北京市乙型肝炎(乙肝)发病率变化规律,并进行预测.方法 以1991-2008年全市乙肝发病率数据为基础,用SPSS 15.0软件拟合11种常见模型,预测2009-2011年发病率.结果 三次方程模型(CUB)拟合较佳(据决定系数、F值和P值),2009-2011年乙肝发病率预测值分别为43.27/1...     

三峡库区湖北宜昌段肺结核发病风险GM（1,1）预测分析

目的预测三峡库区湖北宜昌段肺结核发病趋势,为制定针对性的预防控制措施提供依据。方法根据三峡库区湖北宜昌段1997-2008年肺结核发病率,建立GM（1,1）模型,进行中长期预测研究。结果预测模型精度检验C=0.1773,P=1.0000,外推预测理想。预测结果显示,2009-2012年三峡库区湖北宜昌段肺结核年发病率分别为260.55/10万,317.41/10万,385.31/10万,466.18/10万。结论预测表明2009-2012年三峡库区宜昌段肺结核年发病率呈上升趋势,提示应大力加强三峡库区范围重点传染病监测,强化综合性预防控制措施,以控制、降低肺结核的发病风险。     

基于ARIMA的新冠肺炎疫情前后结核病流行趋势预测与分析

目的 构建ARIMA季节性模型,探讨新型冠状病毒肺炎疫情(简称新冠肺炎疫情)对结核病流行特征的影响,预测上海市宝山区结核病流行趋势。方法 收集上海市宝山区2009—2021年结核病月发病率资料,构建ARIMA季节性模型,验证预测模型效果,分析预测误差的原因。结果 上海市宝山区结核病月发病率模型为ARIMA(2,0,0)(0,1,1)₁₂,BIC值最小,Ljung-Box统计量Q=23.127,P=0.081,残差序列为白噪声。2019年实际月发病率与预测值变化趋势基本一致,且均在预测值95%可信区间内。受新型冠状病毒肺炎疫情影响,近两年观察值与预测值差异较大,2021年2月观察值在拟合值的95%置信区间外。结论 ARIMA(2,0,0)(0,1,1)₁₂模型能较为准确地预测宝山区新冠肺炎疫情前结核病发病趋势,受新冠肺炎疫情影响时,预测结果偏差较大,需要后疫情时代结核病发病数据来重新建模。     

差分自回归移动平均模型在伤害预测中的应用

目的探讨差分自回归移动平均（ARIMA）时间序列模型在伤害预测中的应用,建立伤害发生率预测模型。方法利用伤害监测系统,收集城阳区2006~2012年伤害月病例数,建立ARIMA模型。结果ARIMA（1,0,0）（0,1,1）12模型可以较好拟合伤害月发病率时间序列。利用ARIMA模型预测2013年伤害发生率为253．93／万。结果ARIMA模型具有适用性,可以用于伤害短期预测。     

基于乘积季节性ARIMA模型对神经内科医院感染发病率的预测研究

目的 建立神经内科病房医院感染预警模型，预测神经内科患者发生医院感染的风险，为早期防控提供依据。方法 收集贵州省某三级甲等医院神经内科病房医院感染发病率数据，构建乘积季节性ARIMA（p，d，q）×（P，D，Q）s模型，对建立的模型进行参数估计、模型诊断，选择最优预测模型。利用构建的最佳模型对神经内科病房医院感染发病率进行预测，并对预测效果进行评价。结果 以该院2014-2017年神经内科月度医院感染发病率数据作为训练样本，获得最优预测模型ARIMA（2，1，2）×（1，1，1）₄。以2018年1-5月数据作为模型预测验证样本，结果显示，模型预测值的动态趋势与实际情况基本一致，实际发病率均在预测值的95%置信区间内。用此模型对2018年6-12月神经内科医院感染发病率作预测，预测结果显示预测值均位于95%的置信区间内。结论 ARIMA（2，1，2）×（1，1，1）₄模型能较好地模拟神经内科病房医院感染发病率变化趋势，具有良好的预测效果。     

基于BP神经网络的河南省甲乙类法定报告传染病预测研究

目的 建立用于河南省法定报告传染病(甲乙类)预测的神经网络模型,为制定传染病预防和控制措施提供理论依据.方法 首先确定预测模型的基本结构,以归一化后的2003-2009年河南省甲乙类法定报告传染病发病率数据为训练样本,以2010年的数据为检验样本,采用改进的BP神经网络算法训练预测模型.利用该模型对2011-2013年河南省甲乙类法定报告传染病发病率数据进行预测.结果 所建立的模型在仿真预测样本点的平均相对误差为0.076％,在检验样本处的预测误差为0.434％.并获得了2011-2013年河南省甲乙类法定报告传染病发病率预测数据.结论 所建立的BP神经网络模型具有良好的预测精度,适合用来进行河南省甲乙类法定报告传染病发病率的预测.     

基于自回归滑动平均混合模型的布鲁菌病流行趋势预测

  目的  对我国布鲁菌病（简称布病）月发病率进行预测，为了解我国布病流行趋势、制定防控策略提供数据支持和决策依据。  方法  以国家人口与健康科学数据共享平台为数据来源，使用2004年1月-2016年12月全国布病月发病率数据建立历史序列，应用R软件构建自回归滑动平均混合模型（autoregressive integrated moving average model，ARIMA）并进行数据拟合和预测。  结果  本研究构建乘积季节ARIMA（2，1，2）（2，1，1）₁₂模型各项参数都有统计学意义（均有P < 0.001），模型很好的拟合了全国布病月发病率的变化规律，预测值与实际值之间的平均相对误差为21.77%；预测2017年、2018年、2019年和2020年布病的月平均发病率分别为0.399 5/10万、0.423 8/10万、0.445 6/10万、0.471 2/10万，呈逐渐增高趋势（χ2=14.244，P < 0.001），在4-7月份出现发病峰值。  结论  在自然状况下，我国人间布病的月发病率将逐年增高，应采取相应措施进行控制。