指数平滑法和ARIMA模型在学生肺结核预测的应用

目的 探讨指数平滑法和自回归积分滑动平均模型(auto regressive integrated moving average model,ARIMA)在衡阳市学生肺结核疫情预测中的可行性,比较两种模型的预测效果并确定最佳模型,为学校结核病疫情的早期发现和科学控制提供参考。 方法 收集衡阳市2010—2020年学生肺结核资料,比较两种模型的拟合情况和预测效果优劣。 结果 拟合最佳的指数平滑法模型为Holt-Winter加法模型,拟合的R²、平稳R²、均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差百分比(mean absolute percentage error, MAPE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、正态化BIC分别是0.666、0.469、5.716、31.276、3.873、3.606,Ljung-Box Q=20.741,P=0.145,验证2020年1—12月预测的平均相对误差为39.98%;拟合最佳的ARIMA模型为ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)₁₂模型,拟合的平稳R²、R²、RMSE、MAPE、MAE、正态化BIC分别是0.500、0.603、6.532、34.623、4.443、3.885,验证2020年1—12月预测的平均相对误差为120.76%。 结论 与ARIMA模型比较而言,指数平滑模型拟合衡阳市学生肺结核发病数效果更好,预测精度更高。     

单纯ARIMA模型和基于季节性分解的ARIMA模型在丙肝发病率中的预测效果比较

目的 探讨单纯求和自回归移动平均(ARIMA)模型和基于季节性分解的ARIMA模型在丙肝发病率拟合及预测中的应用。方法 收集2007－2015年荆州市丙肝月发病率资料,分别建立单纯ARIMA模型和基于季节性分解的ARIMA模型,采用2016年月发病率资料进行外回代验证模型的外推预测效果,评价指标包括相对误差(relative error,RE)、平均相对误差(mean relative error, MRE)、平均误差率(mean error rate,MER)、均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对误差(mean absolute error, MAE)。结果 单纯ARIMA模型拟合和预测的MRE、MER、MSE、MAE分别为17.868、16.367、0.225、0.177 和14.090、15.057、0.343、0.284;基于季节性分解的ARIMA模型拟合和预测的MAD、MER、MSE、MAE分别为14.732、13.556、0.201、0.151和11.778、12.353、0.277、0.229。结论 在丙肝发病率的拟合及预测中,基于季节性分解的ARIMA模型优于单纯ARIMA模型。     

GM(1,1)模型、ARIMA模型及其组合模型在病毒性甲型肝炎发病数中的预测效果比较

目的 探讨GM(1,1)模型、单纯自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型及其组成的2种组合模型在甲肝发病数预测中的应用。方法 利用某省2009年1月-2013年12月的甲肝逐月发病数作为拟合数据,以2014年1-12月的逐月发病数作为预测数据;分别建立GM(1,1)模型、ARIMA模型、GM(1,1)-ARIMA组合模型、变权组合模型,然后根据4个模型的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均误差率(Mean Error Rate,MER) 、均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)评价模型的效果。结果 GM(1,1)模型、ARIMA模型、GM(1,1)-ARIMA组合模型和变权组合模型的拟合、预测的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为20.01%,18.35%,115.98,10.96和28.79%,31.84%,32.96,8.01;21.35%,19.52%,120.75,11.66和32.41%,35.65%,36.18,8.97;17.20%,15.69%,88.07,9.07和31.17%,34.17%,34.57,8.60;18.82%,16.99%,107.82,10.15和19.19%,18.67%,20.74,4.70。结论 组合模型拟合及预测效果优于单一模型;变权组合模型为最优预测模型。     

ARIMA模型与GM(1,1)模型对兴化市结核病发病数预测效果比较

目的 比较求和自回归滑动平均模型(ARIMA)和灰色模型GM(1,1)对结核病发病数的预测效果。方法 利用兴化市2012—2019年结核病月发病和年发病数,分别构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,进行发病数的拟合,采用平均绝对百分误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和判定系数(R²)评价拟合效果。采用优势模型预测2020—2024年发病数。结果 2012—2019年兴化市共报告结核病5 673例,年均发病率55.88/10万。发病率总体呈逐年下降趋势■,男性年平均发病率(79.09/10万)高于女性(31.75/10万),差异有统计学意义(χ²=1017.707,P<0.001)。构建的ARIMA模型为SARIMA(0,1,1)(0,1,1,)₁₂,GM(1,1)模型为■。平均误差率(MER)、平均绝对误差(MAE)和判定系数(R²),ARIMA模型为5.42%、36.43、0.929,GM模型为4.24%、28.50、0.973。GM(1,1)模型的预测效果较好。利用GM(1,1)预...     

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。     

四种模型在驻苏部队肺结核发病率预测中的比较研究

目的评估ARIMA模型、指数平滑模型、GM(1,1)模型及指数曲线模型在肺结核发病预测中的运用效果,为遴选适宜的预测措施提供参考。方法使用驻苏部队人群2005-2016年肺结核报告发病数据构建模型,评估拟合效果。结果 ARIMA模型、指数平滑模型能够预测肺结核月发病趋势,拟合的平均误差率(MER)分别为9.35%、10.28%,决定系数(R~2)分别为0.81、0.80;ARIMA模型能够预测肺结核季度发病趋势,拟合的MER、R~2分别为5.48%、0.73,而指数平滑模型无效;GM(1,1)模型、指数曲线模型有效,能够预测肺结核年度发病趋势,拟合的MER分别为1.47%、1.80%,R~2分别为0.98、0.97。结论 ARIMA模型拟合效果和预测准确性相对较好。GM(1,1)模型、指数曲线模型对年发病率呈线性下降趋势的肺结核,拟合效果和预测准确性均良好。2017年驻苏部队肺结核发病率呈稳中有降趋势。     

多种数据模型在手足口病发病预测的应用探讨

目的 应用多种数学模型拟合出手足口病发病最优模型,预测手足口病发病趋势,为疾病防控提供科学依据。 方法 采用SPSS 18.0软件建立差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA模型)、差分自回归移动平均模型与多层感知神经网络组合模型(autoregressive integrated moving average and multilayer perceptron, ARIMA-MLP模型)和差分自回归移动平均模型与径向基函数神经网络组合模型(autoregressive integrated moving average and radial basis function , ARIMA-RBF模型),分别对手足口病发病情况进行拟合,通过对三种模型比较,找到预测最优模型。 结果 ARIMA模型的拟合度R²和平均绝对误差MAE值分别为0.725、2.672,ARIMA-MLP模型为0.724、2.672,ARIMA-RBF模型为0.801、2.206。 结论 ARIMA-RBF模型的拟合度最大、平均绝对误差最小模型,拟合效果优于其他两种模型。     

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。     

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。     

ARIMA预测模型在甘肃省其他感染性腹泻发病预测中的应用

目的 建立并评价甘肃省其他感染性腹泻发病的ARIMA预测模型。 方法 利用2010—2018年甘肃省其他感染性腹泻的发病数据建立ARIMA预测模型,同时利用2019年发病数据评价模型并对2020年甘肃省其他感染性腹泻发病进行预测。 结果 根据模型拟合效果,模型ARIMA(0,1,1)(1,1,0)₁₂为最优模型。R²=0.741,Ljung-Box检验值为25.944,BIC值为11.060。模型拟合甘肃省其他感染性腹泻的发病趋势与实际发病趋势一致,MAPE=17.297%,预测结果显示2020年甘肃省其他感染性腹泻发病时间分布与往年趋于一致。 结论 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)₁₂模型能较好地拟合甘肃省其他感染性腹泻的发病趋势,对该病的预防控制、风险评估等具有一定的公共卫生意义。     

GRNN组合预测模型对辽宁省及部分地区肾综合征出血热发病率的预测研究

目的探讨广义回归神经网络（GRNN）组合预测模型在肾综合征出血热（HFRS）发病率预测上的优势及应用前景。方法利用1990—2001年辽宁省、丹东市、沈阳市和朝阳市HFRS发病率分别建立GM（1，1）灰色预测模型和求和自回归滑动平均（ARIMA）模型，把2个模型的预测值作为GRNN的输入，实测值作为网络的输出，对样本进行训练和预测，并对3个模型的预测效果进行比较。结果针对辽宁省HFRS发病率建立的GM（1，1）模型、ARIMA模型和GRNN组合预测模型的平均误差率（MER）分别为13．5143％、25．0814％和5．5755％；R^2分别为0．8961、0．6997和0．9837。针对丹东市HFRS发病率建立模型的MER分别为19．7329％、20．6275％和14．0789％；R^2分别为0．8112、0．7628和0．8750。针对沈阳市HFRS发病率建立模型的MER分别为15．1421％、18．0584％和14．3592％；R。分别为0．8757、0．7889和0．8585。针对朝阳市HFRS发病率建立模型的MER分别为51．5090％、28．6593％和28．5927％；R^2分别为0．7863、0．8291和0．7753。GRNN组合预测模型对于辽宁省和丹东市的HFRS发病率预测效果好于2个单一模型；针对沈阳市所建立的HFRS发病率预测模型，GRNN组合预测模型和GM（1，1）模型相当，ARIMA模型最差。朝阳市的HFRS发病率预测模型不适合用上述方法建立。结论GRNN组合预测模型充分体现了它在小样本预测中的优势，预测效果优于GM（1，1）模型和ARIMA模型，对解决时间序列类型的HFRS发病率等资料有很好的实用价值。     

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。     

多曲线季节指数模型分析广东省登革热流行时间特征及应用探讨

目的 建立广东省登革热疫情月份分布特征分析模型,并利用该模型进行疫情预测和防控效果评估。 方法 收集广东省1990-2016年各月登革热监测报告发病数,拟合多曲线季节指数模型。 结果 各月(x)发生登革热概率的拟合模型方程为:S=36.585-17.436x+5.425x²-0.318x³ (S≥0%,R²=0.980,P=0.000);多曲线季节指数模型为:S=-0.001+0.008x-0.003x²+0.000x³ (S≥0, x=1,2,3,4,5,6,R²=0.992,P=0.012);S=e^{-14.021+1.733x}(S≥0,x=7,R²=0.981,P=0.001);S=-189.883+41.304x-2.181x² (S≥0,x=8,9,10,11,R²=0.998,P=0.048);S=1.274E12×e^-2.612x(S≥0, x=12,R²=0.995,P=0.043)。结果发现,7-11月为广东省登革热高发生风险、高流行强度月份;1995年和2014年两年是广东省登革热异常暴发年;从2013年开始,广东省登革热疫情月度发生态势和流行特征发生悄然变化,发生异常疫情的月份时间提前、频次增加、强度增大,并可能引起下半年的疫情高发态势。采用该模型评估表明,广东省2015、2016年登革热早防早控措施效果明显。 结论 多曲线模型拟合登革热流行季节指数效果较好,该模型既可以用于登革热疫情的月份分布特征分析,开展早期预测预警,以便做到早发现早防控,还可用于评估防控措施的效果。     

GM(1,1)灰色预测模型和ARIMA模型在拟合山东省心脑血管疾病死亡率中的应用

目的 运用GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型对山东省心脑血管疾病死亡率进行拟合,对拟合结果行进比较。为心脑血管疾病预防提供科学依据。 方法 利用山东省全人群监测点2002-2014年心脑血管疾病死亡率数据分别建立GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型,对建立的模型进行拟合,同时运用该模型对2015-2017年心脑血管疾病死亡率进行预测。两种模型拟合评价指标为误差平方和（SSE）、平均绝对百分误差(MAPE)两个指标。 结果 心脑血管疾病死亡率GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型SSE和MAPE分别为1236、1189和2.75%、2.73%。2015-2017年心脑血管疾病预测死亡率（1/10万）分别为340.56、349.80、359.03。 结论 心脑血管疾病死亡率呈波动性上升趋势。ARIMA模型拟合效果优于GM(1,1),模型拟合要充分考虑数据特征。     

基于ARIMA和GM(1,1)模型的天津市卫生技术人员数量预测研究

目的 预测天津市2019～2025年卫生技术人员配置数量,为制定卫生人力资源政策提供数据支持.方法 利用1978～2018年天津市卫生技术人员数量建立ARIMA(2,2,0)和GM(1,1)模型,对2019～2025年的卫生技术人员配置数量进行预测.结果 ARIMA(2,2,0)模型和GM(1,1)模型显示,2019～...     

中国痢疾发病率的时空分析及短期预测

  目的  分析我国大陆31个省、市、自治区2004-2016年间痢疾发病率的时空相关性,预测全国痢疾短期发病率的效果。  方法  获取我国2004-2016年痢疾发病率资料。使用Arcgis10.5和Geoda软件（2018稳定版）制作可视化发病率分级地图并分析空间相关性,使用自回归移动平均（auto-regressive integrated moving average,ARIMA）模型预测2017年全国痢疾发病率并评价模型效果。  结果  我国2004-2016年痢疾发病率逐年降低,西部地区痢疾发病率普遍高于东部地区,但北京、天津发病率依然较高。发病率基本不存在全局相关,但存在局部聚集。青海由高高聚集转为低高聚集,内蒙古和山西由无局部聚集转为低高聚集,陕西长期呈高高聚集,东南沿海地区长期处于低低聚集。预测全国痢疾月发病率的模型为ARIMA（1,0,0）（2,1,1）₁₂模型,实际发病率均落在预测区间内。  结论  2004-2016年痢疾发病率在空间上没有明显的移动性但有聚集性,北京、天津、陕西及西部地区发病情况依然严峻。使用ARIMA模型可以很好的预测短期痢疾月发病率,应根据发病趋势和聚集情况以及短期预测结果综合制定防控措施。     

我国常见细菌耐药趋势预测研究:基于灰色GM (1,1)模型

 目的 通过对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）、耐碳青霉烯类铜绿假单胞菌（CRPA）、耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌（CRAB）、耐第三代头孢菌素的大肠埃希菌（3GCR-E.coli）、耐第三代头孢菌素的肺炎克雷伯菌（3GCR-KP）等细菌耐药数据构建灰色预测模型,分析细菌耐药特征的变化趋势,探讨灰色预测模型在细菌耐药领域的应用价值。方法 采用2014-2018年全国细菌耐药监测报告中MRSA、CRPA和CRAB、3GCR-E.coli、3GCR-KP等耐药率数据构建灰色预测GM （1,1）模型。用后验差比C值和小误差概率P值评估模型精度,用相对误差和级比偏差评估模型拟合效果,并用2019-2020年数据对模型预测效果进行验证。最终根据模型对2021-2023年的耐药率进行预测。结果 本研究构建的GM （1,1）模型对MRSA、CRPA、CRAB、3GCR-E.coli和3GCR-KP等细菌耐药率预测效果较好,根据该模型预测到2023年其耐药率分别可降低至23.9%、15.2%、50.2%、43.8%、26.1%。结论 全国针对细菌耐药情况采取的控制措施取得明显成效,GM （1,1）模型对细菌耐药率预测效果较好,可在细菌耐药管理领域推广应用。     

指数平滑法在麻疹发病率预测中的应用

目的 通过指数平滑法对麻疹发病率进行预测,为制订预防和控制麻疹的流行提供依据。 方法 收集2005-2015年某区确诊的麻疹发病率,通过SPSS 18.0进行指数平滑法预测,并对预测结果进行评价。 结果 指数平滑法的Holt-Winters相乘模型适合麻疹月发病率的预测(RMSE=7.69,adj R²=0.52, R²=0.85, Ljung-Box Q=21.91),预测模型线性趋势Alpha=1.000,P=0.000。模型预测结果显示2015年的麻疹疫情处于相对低发水平,麻疹月发病率将呈上升后波动趋势,实际麻疹月发病率则出现先上升后急剧下降维持在低水平上的波动趋势。 结论 指数平滑模型1～5月份预测结果与实际发病率的相对误差仅为10.60%,说明指数平滑法在短期预测麻疹发病情况中有一定效果。