灰色GM(1,1)模型在手足口病发病率预测中的应用

目的预测全国和辽宁省2005—2017年手足口病发病率,为制定防治措施提供参考。方法分别收集全国和辽宁省2005—2017年手足口病发病率数据,用灰色模型GM(1,1)进行预测。结果拟合全国手足口病发病预测方程GM(1,1)为X(k+1)=544.294e~((0.10895k))-543.801,C=0.35,P=1.0,模型精确等级为优秀;拟合辽宁省手足口病发病预测方程GM(1,1)为X(k+1)=953.269e~((0.04488k))-953.257,C=0.32,P=0.972,模型精确等级为优秀。结论灰色模型GM(1,1)能较好地预测全国和辽宁省2005—2017年手足口病发病率趋势,可为手足口病防治决策提供参考。     

ARIMA模型与GM(1,1)模型在细菌性痢疾发病率预测中的比较研究

目的评价ARIMA和GM(1,1)模型在细菌性痢疾发病预测的应用效果,为选择适宜的预测方法提供依据。方法利用深圳沙井街道2006-2013年的细菌性痢疾的发病数据构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,评价拟合效果。结果建立的ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12模型为:(1-0.623B)(1-B)(1-B12)Yt=(1-0.963B)(1-0.72B12)et,GM(1,1)模型为:Y(t+1)=-190.506e-0.23003t+250.126。两个模型的平均误差率(MER)分别为2.91%和6.24%;决定系数分别为0.994和0.967。结论 ARIMA模型对细菌性痢疾发病率预测的效果较好,但在预测传染病发病的时候,尽可能地使用多种模型进行拟合,挑选出效果最好的。     

ARIMA模型与灰色预测模型GM(1,1)在HIV感染人数预测中的应用

目的比较ARIMA模型（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）与灰色预测模型[gray forecast model,GM（1,1）]在艾滋病感染人数预测上的有效性。方法以安徽省芜湖市2005-2011年疫情资料为基础,分别使用月发病人数及年度发病人数建立ARIMA模型及GM（1,1）模型,通过预测结果与实际值的对比来比较两模型的应用效果。结果 ARIMA模型及GM（1,1）模型的拟合结果均与芜湖市艾滋病发病趋势相一致,ARIMA模型的平均误差率稍高于GM（1,1）模型。结论在对无周期性的艾滋病疫情数据进行预测时,ARIMA模型的预测优势不能得到充分体现,从而使ARIMA模型的平均误差率稍高于GM（1,1）模型,因此在进行传染病及疾病预测时,应综合考虑和比较多种模型的预测效果,选择适合本地区的预测模型进行预测,且应不断补充新的数据对模型进行修正或重新拟合,才能达到有效预测的目的。     

灰色系统GM(1,1)模型在手足口病发病预测中的应用

目的预测2013—2014年昆山市手足口病疫情变化趋势,为手足口病防控提供科学依据。方法采用2008—2012年昆山市手足口病的发病率作为原始数据,利用GM灰色模型,建立数学模型,预测手足口病发病趋势。结果基于2008—2012年昆山市手足口病发病率,运用模型计算出2012—2014年手足口病发病率为49.54/10万、27.21/10万、22.28/10万,实际2012年手足口病的发病率为55.88/10万,相对误差的绝对值为11.34%,拟合预测精度为89.17%。结论通过手足口病发病率预测模型,推算出的我市手足口病发病率的实际值和预测值基本吻合,拟合较好。     

应用灰色模型GM(1,1)预测上海市甲肝发病率

目的:预测上海地区甲肝的发病趋势.方法:利用上海市甲肝发病资料,应用SAS软件建立灰色模型GM(1,1)来预测本市甲肝的发病率.结果:上海地区甲肝发病率(/10万)的灰色预测模型为:(ˇx)(1)(k+1)=-122.54e-0.1583k+ 148.61,拟合检验显示本模型精度等级为2级,可以应用于预测上海市甲肝未来的发病率.结论:灰色模型拟合和预测的结果显示上海市甲肝发病率保持持续下降的趋势.     

ARIMA模型和GM（1,1）模型在全国艾滋病发病率预测中的比较研究

目的利用ARIMA模型和GM（1,1）模型对全国艾滋病发病率进行预测并进行效果比较。方法利用1999-2011年全国艾滋病发病率分别建立ARIMA模型和GM（1,1）模型,进行回代拟合,并预测2012和2013年艾滋病发病率。同时,比较2个模型的拟合和预测效果。结果利用ARIMA模型拟合艾滋病发病趋势效果较好,预测2012年和2013年艾滋病发病率分别为1.51/10万、1.49/10万,即未来2年艾滋病发病率将维持在一个较高水平。GM（1,1）模型显示拟合精度为二级,预测2012年和2013年全国艾滋病发病率为2.88/10万和3.70/10万,结果提示,艾滋病发病率呈明显上升趋势。结论 2种预测模型结果存在差异,均显示未来2年我国艾滋病发病率未有减缓之势,有关卫生部门应改进卫生策略与措施,争取控制进而遏止艾滋病流行趋势。     

ARIMA模型与残差自回归模型在手足口病发病预测中的应用

目的 探讨求和自回归滑动平均混合模型（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）和残差自回归模型在我国手足口病月发病率预测中的应用,并对它们的预测效果进行比较。方法 收集2008年1月～2014年12月我国手足口病月发病率资料,用SPSS 13.0和EViews 8.0分别拟合ARIMA模型和残差自回归模型,并用2014年7月～12月的数据评价模型的预测效果。结果 ARIMA模型拟合及预测的平均相对误差（average relative error,MRE）,均方误差（mean square predict error,MSE）,均方根误差（root mean squared predict error,RMSE）和平均绝对误差（mean absolute error,MAE）分别为14.006,4.689,2.165,0.147; 13.565,4.416,2.101,0.133。残差自回归模型拟合及预测的MRE,MSE,RMSE和MAE分别为16.793,7.247,2.692,0.171,16.206,6.639,2.577,0.164。结论 ARIMA模型拟合及预测效果优于残差自回归模型。     

应用灰色系统GM(1,1)模型预测温州市肺结核发病率

目的:预测温州市肺结核发病趋势,为卫生管理部门防控肺结核提供理论依据。方法:根据2005-2012年肺结核发病率,应用灰色系统GM(1,1)建立发病率预测模型,使用2013年数据检验近期预测效果。结果:2014-2016年温州市肺结核发病率分别为47.13/10万,44.21/10万和41.47/10万。结论:2014-2015年温州市肺结核发病率将以平均2.83%的幅度继续下降。应保持投入,控制肺结核。     

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。     

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DLNM模型探讨江阴市手足口病发病与气象因素之间的关联

目的  探讨气象因素对江阴市手足口病(hand foot and mouth disease,HFMD)发病情况的影响。 方法  采用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)分析2012-2017年江阴市气象因素对HFMD发病的累计效应及滞后效应。 结果  2012-2017年江阴市共报告HFMD 21 791例,HFMD日发病数与日均气温(r_s=0.402,P < 0.001)、日均气压(r_s=-0.453,P < 0.001)、日均相对湿度(r_s=0.075,P < 0.001)均存在相关性。DLNM拟合结果显示,日均温度11℃时对HFMD发病的累计效应最高(RR=1.473,95% CI：1.099~1.974),并在当天即对HFMD发病产生最大影响(RR=1.090,95% CI：1.045~1.136);日均相对湿度85%时对HFMD发病的累计效应最高(RR=1.346,95% CI：1.154~1.571),对HFMD发病影响在第6 d达到高峰(RR=1.023,95% CI：1.015~1.031);日均气压1 010.0 hpa时对HFMD发病的累计效应最高(RR=1.221,95% CI：1.020~1.463),但在该气压水平并未观察到滞后效应。 结论  气象因素对江阴市HFMD发病存在影响,气温和湿度存在明显的滞后效应。     

ARIMA乘积季节模型在江西省手足口病发病预测中的应用

目的 建立江西省手足口病发病的ARIMA乘积季节模型并进行预测,探讨该模型在江西省手足口病早期预测预警中的可行性。方法 以江西省2008-2015年手足口病逐月发病数为基础,建立ARIMA乘积季节模型,利用2016年各月发病数对模型进行验证,得到最优模型后对2017年手足口病发病数进行预测。结果 本研究构建的江西省手足口病发病预测模型为ARIMA(2,1,1)(0,1,1)12,各项参数都有统计学意义(P<0.05),模型拟合优度检验获得BIC值最小为14.738,残序列为白噪声(Ljung-Box Q=14.738,P=0.362),实际值与拟合值的动态趋势基本吻合;2016年1-8月预测值与实际值相差较小,吻合度高;2017年手足口发病数预测值为49 353。结论 ARIMA(2,1,1)(0,1,1)12较好地模拟了江西省手足口病发病趋势,可用于江西省手足口病发病的短期预测。     

基于路径分析模型探讨气象因素对厦门市手足口病的影响

目的 探讨气象因素对厦门市手足口病发病的影响。方法 采用路径分析模型研究气象因素和肠道病毒活跃程度等因素对手足口病发病的直接作用和间接作用,采用最大似然法对模型参数进行估计和检验,通过绝对适配指标、相对适配指标和简效适配对模型进行评价和修正。结果 气象因素对手足口病的发病影响滞后效应在5 d左右,手足口病受到平均相对湿度、大型蒸发量、平均气压、肠道病毒活跃程度和是否长假期的直接作用,受到平均气温、是否降水、大型蒸发量、平均水汽压、平均相对湿度、平均气压及最大风速风向的间接作用,与平均风速无统计学关联。结论 气象因素与手足口病的发生关系密切,路径分析模型可以较好的验证两者之间的关系。     

应用R软件对比两种手足口病发病预测模型的效果

目的 使用R软件对手足口病发病时间序列模型进行分析与对比,探索较佳的手足口病发病预测模型.方法 利用广州市2009-2013年手足口病月报告病例数作为建模数据,采用R软件中的Holt-Winter指数匀滑模型和季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)分别预测2014年12个月份的发病情况,将预测结果与2014年实际发病数进行比较.结果 对广州市2014年1-12月手足口病发病数进行预测,并将预测值与实际值进行比较,结果显示:采用Holt-Winter指数匀滑法和SARIMA预测结果的平均相对误差分别为-0.40和0.12.结论 SARIMA为较佳的预测分析模型,预测结果能较好地拟合广州市手足口病发病序列并进行短期的有效预测.     

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。     

ARIMA乘积季节模型在陕西省手足口病预测中的应用

目的 应用自回归求和移动平均（ARIMA）乘积季节模型预测陕西省手足口病发病人数。方法 利用R软件对2009年1月至2015年6月手足口病数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年7-12月实际发病人数与模型拟合数据比较,评价模型的预测性能,预测2016-2017年的手足口病发病人数。结果 陕西省手足口病发病人数具有明显的季节性,建立了ARIMA（2,1,0）×（1,1,0）₁₂乘积季节模型,预测方程为（1-B）（1-B₁₂）Ln（X_t）=（（1-1.000B）/（（1-0.532B-0.363B²）（1-0.644B₁₂-0.454B₁₂²）））ε_t,与2015年7-12月实际发病人数比较,绝对误差的平均值为531.535,相对误差的平均值为0.114,预测2016-2017年陕西省手足口病发病人数与2015年基本保持一致。结论 ARIMA（2,1,0）×（1,1,0）₁₂乘积季节模型可用于陕西省手足口病的发病人数预测。     

2009-2015年湖北省手足口病流行特征分析

目的 了解湖北省手足口病流行病学特征和暴发疫情的特点.方法 通过收集《传染病报告信息管理系统》和《突发公共卫生事件报告管理系统》的手足口病相关数据进行描述性分析和季节性研究.结果 2009-2015年湖北省累计报告手足口病496 096例,报告发病具有分布广泛和明显的季节性特征,每年的3月份发病数开始升高,4～7月达到第1个发病高峰期,其中5月和4月的季节指数最大,分别为233.67％和201.88％,为发病旺季,10～12月为次高峰;报告病例性别比为1.69∶1,主要集中在5岁及以下儿童.襄阳市、黄石市、神农架林区和武汉市是重点防控区域.暴发疫情集中在手足口病的发病高峰期,4月份报告起数最多,主要分布在幼儿园和社区.结论 5岁以下儿童仍为手足口病防控的重点人群,托幼机构为暴发疫情防控的重点场所,尤其是在第一发病高峰期(特别是4月)需加强对重点人群和重点场所的防控工作,降低手足口病的发病率和危害性.     

手足口病流行病学研究进展

手足口病是婴幼儿的一种常见传染病,该病的感染和流行在全球均有发生,此文就手足口病流行病学研究进展进行了综述.