上城区其他感染性腹泻ARIMA乘积季节模型的建立与预测

目的 建立上城区其他感染性腹泻病求和自回归移动平均(auto-regressive integrated moving average, ARIMA)乘积季节模型，为早期防控提供参考。方法 利用SPSS 25.0软件对上城区2010—2020年其他感染性腹泻病发病数据构建ARIMA乘积季节模型，通过对2021年月发病数进行回代预测评价模型拟合效果，并用构建的模型对2022年月发病数进行预测。结果 上城区2010—2020年共报告其他感染性腹泻病40 534例，年均报告发病数为3 685例，无死亡病例报告。构建的较优模型为ARIMA(2,1,1)(1,1,1)₁₂,平稳R²=0.870,贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion, BIC)=9.524,平均绝对百分误差(mean absolute percentage error, MAPE)=27.351,模型Box-Ljung检验差异无统计学意义(Q=10.420,P=0.659)。模型实测发病趋势与预测发病趋势基本一致，预测值和实测值平均相对误差为23....     

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...     

基于季节性ARIMA模型的新疆肺结核发病预测分析

目的 探讨季节性时间序列模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)在新疆肺结核发病预测中的应用,并验证模型的可行性和适用性。 方法 采用季节性ARIMA(p, d, q )(P, D, Q)_s拟合2005年1月—2019年8月新疆地区肺结核月发病人数,建立多个季节时间序列模型并进行比较,选出最优模型对2019年9—12月肺结核发病人数进行预测。 结果 2005年1月—2019年8月新疆地区肺结核累积发病人数为627 869例,年平均发病人数为3 567例。 新疆地区肺结核月发病数具有季节性,1—5月平均发病数高于平均水平,6—12月平均发病数低于平均水平,发病高峰为1月和3月,发病低谷为9月。通过赤池信息量(Akaike Information Criterion,AIC)和贝叶斯信息量(Bayesian Information Criterion,BIC)最小原则得出,ARIMA(1, 1, 1 )(0, 1, 2)₁₂是最优模型,其残差序列为白噪声,参数的回归系数均具有统计学意义,拟合的平均绝对百分比误差MAPE为8.723%。预测的MAPE为18.674%,真实值均处于预测值的95%置信区间内。 结论 ARIMA(1, 1, 1 )(0, 1, 2)₁₂模型能够较好地拟合新疆肺结核发病数据,并进行短期预测,对新疆卫生防控措施的制定具有一定指导意义。     

差分自回归移动平均乘积季节模型预测广州市肺结核发病趋势

目的 探讨应用差分自回归移动平均(autoregressive intergrated moving average,ARI-MA)乘积季节模型预测广州市肺结核月发病数的可行性,为制定防控措施提供参考依据.方法 利用2010年1月至2019年6月广州市肺结核月发病数据建立ARIMA模型,并以2019年7-12月数据对模...     

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。     

ARIMA模型在肺结核发病预测中的应用

目的探讨应用自回归滑动平均混合模型(ARIMA)预测肺结核发病率的可行性。方法应用SPSS13.0软件对甘肃省2000年1月～2008年6月肺结核逐月发病率进行ARIMA建模拟合;用2008年7～12月逐月发病率检验模型,并进一步预测2009年分月发病情况。结果模型ARIMA(0,1,1)(1,1,0)12(不含常数项)所有参数都通过统计学检验,残差序列是白噪声,拟合优度相对最好,参数间弱相关(r=0.269),用模型进行预测,其预测值与实际值之间的平均相对误差为0.046,模型预测精度较高。结论自回归滑动平均混合模型可很好地模拟和预测肺结核发病率在时间序列上的变动趋势,将其应用于肺结核发病预测是可行的。     

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乘积季节模型在食源性疾病月发病率预测中的应用

目的 探讨ARIMA乘积季节模型在食源性疾病月发病率研究中的应用,并预测食源性疾病月发病率趋势。方法 采用SPSS 23.0软件对安徽省某市2013年1月至2018年12月的食源性疾病月发病率资料进行ARIMA模型拟合,利用2019年食源性疾病月发病率资料验证模型,并预测2020年食源性疾病月发病率。结果 安徽省某市源性疾病月发病率呈逐年上升趋势,且有明显的周期性。ARIMA（2,0,0）×（0,1,0）12为最优模型（P<0.05）,决定系数（R²）为0.94,贝叶斯信息准则（BIC）为1.862;模型Box-Ljung检验差异无统计学意义（Q=14.682,P＝0.548）,提示残差属于白噪声序列。2019年数据以检验模型外推效果,MAPE= 24.069%,表明模型外推效果较好,且实际值均落在预测值的95%的置信区间,模型预测效果比较理想。结论 ARIMA（2,0,0）×（0,1,0）12模型能够较好的拟合食源性疾病的时间变化,因此可用于食源性疾病月发病率的拟合和预测。     

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。     

ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑法在贵州省肺结核发病预测中的应用

目的探讨比较自回归差分移动平均（autoregressive integrated moving average, ARIMA）模型及Holt-Winters指数平滑法在肺结核发病预测中的应用,为贵州省结核病防控工作提供科学依据。方法以2015—2021年贵州省登记报告的肺结核发病数据建立ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑模型,分别用两种模型预测2022年1—10月肺结核发病数,并与实际登记报告肺结核发病数作比较,对两种模型预测效果进行评价。结果 2015—2021年贵州省累计报告肺结核患者28.08万例,总体上肺结核发病呈下降趋势。构建ARIMA最佳模型为ARIMA (1, 1, 0)(0, 1, 0)12,模型预测结果均方根误差（root mean square error,RMSE）为462.46,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）为424.50,平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）为21.21%;Holt-Winters指数平滑法最佳模型为乘法模型,模型预测结果 RMSE为387....     

ARIMA乘积季节模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用

目的构建时间序列分析ARIMA乘积季节性模型,预测武汉市2013年流行性腮腺炎发病趋势,探讨该模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用。方法利用中国疾病监测信息报告系统2005年1月至2012年12月武汉市流行性腮腺炎月发病资料,运用PASWStatistics18．0专家建模器,考虑季节性因素建立ARIMA预测模型,并将所建模型对2013年流行性腮腺炎月发病率进行预测。结果模型残差序列为白噪声,ARIMA（0,1,0）（0,1,1）。：模型构建理想,能较好地拟合时间序列,2013年流行性腮腺炎月发病高峰在5～7月,至11、12月出现次要高峰。结论专家建模器构建乘积季节性模型拟合效果较好,但在实际工作中要充分考虑流行性腮腺炎各项防控措施推行等影响因素,综合分析,为防控工作提出理论与实证建议。     

自回归求和移动平均季节乘积模型在结核病发病率预测中的应用

目的探讨自回归求和移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）季节乘积模型在季节性时间序列资料分析中的应用,建立结核病发病率的预测模型。方法利用重庆市结核病防治所登记的某区1993至2004年结核病新发病例数及该区各年的平均人口数,采用条件最小二乘法估计模型参数,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型的结构,依据Akaike信息准则（Akaike’s information criterion,AIC）与Schwartz的贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion,BIC）确定模型的阶数,建立结核病发病率ARIMA季节乘积预测模型。结果非季节和季节移动平均参数分别为0．84076和0．46602,t检验的P值均小于0．05,有统计学意义,方差估计值为0．088589,AIC=19．75979,SBC=23．28219,显示模型提取序列中几乎所有的样本相关信息。对模型进行残差白噪声分析,X^2检验统计量的P值均大于0．05,表明ARIMA（0,1,1）（0,1,1）。NOINT模型是有效的。结论ARIMA（0,1,1）（0,1,1）。NOINT模型是一种短期内预测精度较高的结核病发病率预测模型。     

ARIMA乘积季节模型在青州市布鲁氏菌病发病预测中的应用

目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测青州市布鲁氏菌病月发病数,构建青州市布鲁氏菌病月发病数的预测模型,为青州市布鲁氏菌病防控措施提供科学依据。方法收集青州市2011—2017年布鲁氏菌病监测数据,采用SPSS 25.0统计软件建立ARIMA时间序列模型,并对模型进行检验,预测出2018年的布鲁氏菌病月发病数,用2018年布鲁氏菌病实际月发病数评价模型的预测效果。结果模型ARIMA(0,1,1)(1,1,0)12标准化的BIC值最小,Box-Ljung检验统计量Q=23.746,P>0.05,残差序列为白噪声,确定为最优模型。结论ARIMA乘积季节模型短期预测青州市布鲁氏菌病月发病数效果较好。     

季节周期回归模型在预测肺结核发病率中的应用

目的 探讨季节周期回归模型在肺结核预测方面的应用.方法 收集2005～2010年肺结核的发病资料,利用Excel软件建立季节周期回归模型,对肺结核的发病率进行预测.结果 肺结核的发病与时间序列存在明显的长期趋势,符合用季节周期回归模型进行发病趋势预测的条件;通过模型分析,预测出2011年1～3月份的发病率分别为293.07/10万、229.22/10万和362.89/10万.结论 利用Excel软件建立季节周期回归模型预测肺结核的发病,简单实用,值得在基层推广应用.     

ARIMA乘积季节模型在丙肝发病预测中的应用

目的探讨时间序列ARIMA乘积季节模型在丙肝发病预测中的适用性。方法利用全国法定传染病网络直报系统,收集湖北省2004-2012年逐月丙型病毒性肝炎发病数据,使用SAS 9.2软件对序列进行识别、参数估计、诊断和预测。结果乘积季节模型ARIMA（0,1,1）（0,0,1）12对原始序列拟合效果良好,能通过参数估计和残差检验,并对2012年丙型病毒性肝炎的发病数进行事后预测,预测精度良好。结论乘积季节模型能很好的拟合湖北省丙肝发病并进行预测,模型预测表明未来一年湖北省丙肝发病数将稳定上升。