求和自回归移动平均模型在武汉市手足口病疫情预测预警中的应用

目的探讨自回归移动平均模型在手足口病预测预警中的应用。方法利用武汉市2009-2013年手足口病月发病率数据,拟合ARIMA模型,对武汉市2014年1~8月各月发病率进行预测。结果 ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12能很好的拟合武汉市手足口病发病情况,模型预测结果基本符合实际发病变动趋势。结论 ARIMA模型可用于模拟手足口病发病在时间序列上的变化趋势,进行预测预警。     

ARIMA模型在湖南省常德市手足口病发病预测中的应用

目的:构建ARIMA模型预测湖南省常德市手足口病发病趋势,为早期防控提供科学依据。方法:分析处理2010-2015年常德市手足口病发病率时间序列,构建ARIMA模型,对2016-2017年常德市手足口病发病趋势进行预测。结果:通过拟合优度检验和残差序列白噪声检验,得出本研究最优模型为ARIMA(1,0,1)(0,1,1)_(12),正态化BIC=4.235,Ljung-Box=12.019(P=0.678),2016年观测值均位于预测值95%可信区间内,与预测值的相对误差为0.72%-35.09%,预测2017年常德市手足口病月发病率在6月出现最大值,为24.03/10万。结论:该ARIMA模型能够较好拟合常德市手足口病发病趋势,预测效果良好。     

利用ARIMA模型预测北京市顺义区手足口病发病趋势

目的探讨利用ARIMA模型预测手足口病发病趋势的可行性和意义,为预警手足口病防控提供依据。方法应用SPSS 19.0对2008-2013年手足口病逐月发病率建立ARIMA模型,并对2013年手足口病各月发病率进行拟合。结果 ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12能够较好拟合既往时间段手足口的发病率,2013年各月的预测值符合手足口病实际发病率变动趋势。结论模型能够有效地预测手足口病发病趋势,对预警、预测产生积极指导作用。     

自回归求和移动平均模型在阜阳市手足口病疫情预测预警中的应用

目的探讨自回归求和移动平均模型（autoregressive integrated moving average,ARIMA）在手足口病疫情预测预警中的应用,验证分析模型的可行性与适用性。方法利用安徽阜阳市2009-2013年手足口病发病资料,拟合ARIMA模型,对阜阳市2014年1-3月各月发病情况进行预测评价。结果建立ARIMA（1,2,0）（0,1,0）12模型,预测结果基本符合实际发病变动趋势,验证了该模型的可用性。结论 ARIMA模型可用于模拟手足口病发病在时间序列上的变化趋势,进行短期预测。     

GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型在上海市手足口病发病率预测应用中的比较研究

目的分别采用求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和灰色模型GM(1,1)(grey model,GM(1,1))对上海市手足口病的发病率进行预测,并比较两者的预测效果。方法采用2005-2008年上海市手足口病的月发病率和年发病率分别建立ARIMA模型和GM(1,1)模型,并使用2009年的实际年发病率验证两种模型拟合和预测效果。选取相对误差最小的模型预测2011-2012年的发病率。结果 针对手足口病发病率建立的GM(1,1)模型和ARIMA模型,2005-2008年的拟合平均误差率分别为11.06%和10.54%;对2009年进行预测,预测值与实测值的相对误差分别为69.30%和6.51%。采用ARIMA模型对2011年和2012年的年发病率预测为255.32/10万和294.59/10万。结论 ARIMA模型对上海市手足口病的预测效果要优于灰色模型GM(1,1),对解决时间序列类型的发病率等资料有很好的实用价值,预测结果对该病的防治具有科学意义。     

上海浦东新区手足口病发病率预测的自回归求和滑动平均模型构建与应用

目的 探讨应用自回归求和滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测浦东新区手足口病发病率的可行性.方法 基于2010-2015年浦东新区的逐月手足口病发病率,建立最优ARIMA模型,回代预测2015年的手足口病发病率,比较预测值与实际值的差异,并预测2016年的手足口病发病率.结果 模型ARIMA(1,1,1)(1,1,0)12较好拟合了既往手足口病发病率的时间序列,2015年逐月发病率的预测值符合实际值的变动趋势,全年发病率预测值与实际值的相对误差率为1.81％.预测2016年浦东新区手足口病发病率为269.97/10万.结论 ARIMA模型可用于短期预测未来的手足口病发病率.     

手足口病发病趋势的ARIMA模型预测

目的采用ARIMA模型预测手足口病发病趋势,为预防控制手足口病流行提供依据。方法对杭州市上城区2008年4月—2013年12月的手足口病逐月发病率建立ARIMA模型,并进行预测分析。结果通过参数和模型拟合优度检验以及残差白噪声序列检验,得到模型ARIMA(1,0,0)(0,1,0)12,BIC=3.094,LjungBox=10.871(P=0.863),2013年手足口病月发病率预测值和实际值的平均相对误差为26.86%,实际值都在95%可信区间内,预测2014年发病率为74.50/10万。结论 ARIMA模型能较好地模拟手足口病发病率的变动趋势,预测效果可信。     

ARIMA模型在宁波市北仑区手足口病发病率预测中的应用

目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)模型在宁波市北仑区手足口病预测中的应用,并对该区手足口病的月发病率进行预测。方法应用SPSS 19.0软件对北仑区2008年1月-2016年6月的手足口病月发病率时间序列建立ARIMA模型,使用所建模型对2016年7月-12月的发病情况进行拟合,并与实际值比较,评价其拟合效果,应用得到的模型预测2017年上半年宁波市北仑区手足口病发病率。结果北仑区手足口病以年为发病周期,每年有2个发病高峰,分别为4-7月和9-11月。在手足口病预测中建立的ARIMA最优模型为ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12,其标准化BIC(贝叶斯信息准则)为5.06,白噪声Ljung-Box检验残差序列为白噪声序列(Ljung-Box=11.00,P=0.81),最优拟合模型预测的平均相对误差为23.80%,拟合效果较好。预测出2017年上半年宁波市北仑区手足口病平均月发病率为46.66/10万,明显高于2016年同期发病率。结论建立的ARIMA模型能有效地拟合北仑区手足口发病率序列,并进行短期预测,可为手足口的防治工作提供参考。     

基于ARIMA模型的洛阳市手足口病发病率预测

目的建立洛阳市手足口病发病率的自回归积分移动平均(ARIMA)模型,并对洛阳市手足口病的发病率进行预测。方法以2009-2017年洛阳市手足口病发病率数据为基础建立ARIMA模型,并用2018年1月至5月的实际发病率进行验证,评价模型的拟合效果,利用最优模型预测2018年6月至12月洛阳市手足口病发病率。结果在本次研究中建立的ARIMA最优模型为ARIMA(2,0,0)(0,1,1)12,参数均有统计学意义(P 0. 05),拟合优度检验BIC最小为3. 563,残差序列为白噪声(Ljung-Box Q=13. 962,P=0. 528),拟合效果较好。预测出洛阳市2018年6-12月手足口病平均月发病率为13. 16/10万,与2017年同期相比略高。结论 ARIMA(2,0,0)(0,1,1)12模型拟合洛阳市手足口病发病率序列效果较好,可用于在短期上对洛阳市手足口病发病趋势进行预测。     

基于ARIMA模型的成都市金牛区手足口病疫情趋势预测和流行预警

目的根据2009-2013年发病例数,采用ARIMA模型建立成都市金牛区手足口病预测模型。方法应用SPSS16.0软件对金牛区2009-2013年手足口病发病数进行ARIMA模型拟合,并通过2014-01/08数据检验预测效果。结果ARIMA(1,0,1)模型能够很好地拟合既往时间段发病序列,能够预测2014-01/08发病数变化趋势。结论 ARIMA模型能够很好跟踪和模拟历史数据作出短期预测,为手足口病早期预警提供数据支持,但存在一定滞后性。     

ARIMA模型在上海市猩红热发病率预测中的应用

目的 探讨差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型在上海市猩红热月发病率预测的应用。方法 利用ARIMA时间序列模型拟合2004年1月—2017年6月上海市猩红热的月发病率资料,并利用最优模型对2017年7—12月猩红热的月发病率进行预测。结果 最终拟合ARIMA(1,1,0)(0,1,1)₁₂模型,其标准化贝叶斯信息准则值(Bayesian information criterion,BIC)(-2.247)最小,残差经Ljung-Box Q(18)检验为白噪声序列,预测值与实际值基本吻合,相对误差在0.35%~16.74%的范围内。结论 ARIMA模型用于上海市猩红热月发病率的短期预测,可应用于定量风险评估等猩红热疫情的预警预测。     

2018年南宁市手足口病疫情预测模型研究

目的 预测南宁市2018年手足口病疫情趋势,为早期预警、预测手足口病流行提供参考依据。方法 通过国家“传染病报告信息管理系统”下载2008年5月 - 2017年12月南宁市手足口病疫情资料,建立自回归移动平均模型(ARIMA)预测2018年手足口病发病趋势。结果 2008年5月 - 2017年12月南宁市累计报告手足口病患者440 376例,其中重症病例4 531例,死亡97例,年均发病率为610.05/10万,发病有2个高峰,一个主高峰为4 - 6月,次高峰为9 - 10月。病原学检测结果肠道病毒71型（EV71）占总阳性数38.56%;柯萨奇A组16型（CoxA16）占的16.70%;其他肠道病毒占44.74%,2010、2012和2014年等偶数年份EV71检出率均较高。利用ARIMA(0,1,0)×(1,1,1)12模型,预测2018年手足口病1 - 12月发病数分别为 295、201、685、2 795、4 489、2 763、1 557、954、1 549、1 327、1 296和990例,合计18 899例,与2018年1 - 5月实际发病数相比较,两者差异无统计学意义。结论 ARIMA模型能较好地模拟南宁市2018年手足口病发病趋势,预测模型精确度高。     

ARIMA模型预测上海市闸北区手足口病发病趋势

目的应用季节性时间序列ARIMA模型建立手足口病发病趋势预测,为预警、早期防控手足口病流行提供依据。方法应用SPSS13.0对2002年4月-2011年3月8年的手足口病逐月发病率建立ARIMA模型。结果通过对参数和模型的拟合优度检验以及残差白噪声序列的检验,最终确定模型为ARIMA(1,0,0)(2,1,0)12,其中AIC=235.855,BIC=245.942,LB统计量检验残差序列为白噪声序列。结论模型能够有效地预测手足口病发病趋势,对预警预测产生积极的指导作用。     

上海市痢疾发病率预测自回归求和移动平均模型的构建与应用

目的 探讨构建并应用自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测上海市痢疾发病率的可行性.方法 基于1990-2007年上海的逐月痢疾发病率,采用非条件最小二乘法估计模型参数,按照残差不相关原则与简洁原则确定模型结构,依据赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)及许瓦兹贝叶斯准则(Schwarz Bayesian criterion,SBC)确定模型的拟合优度,建立预测上海痢疾发病率的最优ARIMA模型.用所得模型预测上海2008年的痢疾发病率,比较预测值与实际值的差异;再以1990年1月至2009年6月的数据构建模型预测上海2010年的痢疾发病率.结果 模型ARIMA(1,1,1)(0,1,2)_(12)较好拟合了既往时间段痢疾发病率的时间序列,模型自回归参数(AR1=0.443)、移动平均参数(MA1=0.806)与季节移动平均参数(SMA1=0.543、SMA2=0.321)均有统计学意义(P<0.01),AIC值=2.878,SBC值=16.131,模型残差为白噪声,模型数学函数式为(1-0.443B)(1-B)(1-B~(12))Z_t=(1-0.806B)(1-0.543B~(12))(1-0.321B~(2×12)μ_t.2008年逐月痢疾发病率的预测值符合实际值的变动趋势,全年发病率预测值与实际值的相对误差率为6.78%.预测2010年上海市痢疾发病率为9.390/10万.结论 ARIMA模型可以较好地拟合上海市痢疾发病率的时间变化趋势,并可用于预测未来的痢疾发病率,是一种短期预测精度较高的预测模型.     

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...     

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。     

时间序列分析法在肺结核发病率预测中的应用

目的探讨ARIMA模型在肺结核发病率预测中的应用,为制定肺结核防控策略提供科学数据。方法利用深圳沙井街道2006年1月-2011年6月的肺结核月发病率数据建立ARIMA模型,采用2011年7-12月的月发病率数据验证模型的预测效果。结果建立的ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12模型预测效果较好,实际值均在预测值的95%可信区间内,对2011年7-12月发病率的预测值基本符合实际发病率的变动趋势。结论 ARIMA模型能较好地模拟在短期内肺结核发病率的变动趋势。     

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。     

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...