ARIMA季节乘积模型预测济南市猩红热发病趋势

目的 探讨ARIMA季节乘积模型在济南市猩红热月发病率预测中的应用,并预测猩红热月发病趋势,为制订防控策略提供依据。方法 对济南市2006-2014年猩红热月发病率资料建立ARIMA季节乘积模型,利用2015年1-6月发病资料检验模型的精度,并预测2015年各月发病率。结果 构建ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型可以用于济南市猩红热月发病率的拟合和预测,模型决定系数R2=0.64。结论 2015年济南市猩红热处于高流行期,应警惕出现流行和暴发的可能,在高发时间、高发地点做好猩红热的监测和应对工作,防止暴发流行。     

构建山西省太原市痢疾发病率的ARIMA模型

目的 构建痢疾发病率的ARIMA模型,预测太原市痢疾的发病趋势.方法 引用1994-2003年月发病率拟合模型,利用2004-2006年的痢疾发病率对模型参数进行修正,建立预测方程,预测2007-2008年太原市痢疾发病率.结果 构建ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型,预测方程为(1-0.63692827B)(1-B12)yt=(1-0.69684797B12)et.预测太原市2007-2008年的痢疾发病水平呈平稳下降趋势.结论 ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型町作为太原市痢疾发病水平短期预测预报模型.     

基于自回归移动平均模型各亚型流行性感冒流行特征与趋势预测

目的 分析我国2010—2019年流行性感冒的流行特征和分布规律,预测各亚型流感发病趋势。方法 采用ARIMA乘积季节模型,对流感数据进行原始序列预处理、模型识别、参数估计和统计建模,预测流感发病趋势。结果 构建流感自回归移动平均模型(ARIMA)乘积季节模型,预测模型为ARIMA(1,2,1)(0,1,1)₁₂,数据信息提取充分(Q=14.257,P>0.05),相对误差约10%;甲型流感预测模型为ARIMA(2,1,1)(0,2,2)₁₂,数据信息提取充分(Q=13.236,P>0.05),预测2018年12月至2019年3月的甲型流感发病率较高,4月开始,发病率迅速下降,与实际情况相似,相对误差控制在10%以内;乙型流感预测模型为ARIMA(1,2,1)(1,0,1)₁₂,数据信息提取充分(Q=9.841,P>0.05),但模型预测2019年乙型流感发病率较低,相对误差较高。结论 流感、甲型流感ARIMA乘积季节模型预测效果较好;乙型流感预测模型数据信息提取充分,但相对误差较高,可能与乙型流感发病...     

自回归移动平均模型乘积季节模型在南昌市手足口病疫情预测中的应用

目的探讨自回归移动平均模型(ARIMA)乘积季节模型在手足口病预测中的应用,对手足口病的月发病数进行趋势预测。方法收集南昌市2009年1月至2012年12月手足口病的月发病数资料建立ARIMA乘积季节模型,并对预测结果进行评价。结果在手足口病预测中建立ARIMA乘积季节模型的最优模型为ARIMA(0,1,1)×(1,1,0)12模型,正态化的BIC为(贝叶斯信息准测)12.31。结论建立的ARIMA模型能较好地拟合和预测南昌市手足口病的月发病数,为手足口病的防治提供参考依据。     

求和自回归移动平均模型在陕西省细菌性痢疾发病预测中的应用

目的探讨时间序列模型预测传染性疾病发病率的可行性,应用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对陕西省细菌性痢疾进行预测,为制定细菌性痢疾防治策略提供依据。方法根据2004-2012年陕西省细菌性痢疾月报告发病率的时间序列,以2013年1-12月的月发病率作为验证数据,建立ARIMA模型,并对预测效果进行评价。结果陕西省2004-2012年细菌性痢疾月发病率即含有长期递减趋势又含有以年为周期的季节效应,拟合的相对最佳模型为ARIMA(0,1,1)×(1,1,0)12。残差分析统计量经检验差异无统计学意义(Ljung-Box Q=21.994,P=0.143),提示残差为白噪声。2013年1-12月实际值与预测值的相对误差平均值为20.75%,最大40.37%,最小4.94%。结论 ARIMA模型可以较好地预测陕西省细菌性痢疾的发病趋势,模型预测效果的优化有待原始数据的进一步积累。     

ARIMA乘积季节模型在山西省结核病预测中的应用

目的 应用自回归移动平均（ARIMA）乘积季节模型对山西省2022和2023年结核病发病率进行预测,为结核病防控提供参考依据。方法 收集《中国疾病预防控制信息系统-结核病管理信息系统》2010—2021年山西省结核病月发病率数据,进行模型构建和检验。基于2010—2020年结核病月发病率数据使用R 4.1.0软件构建ARIMA乘积季节模型,并用2021年月发病率检验模型,同时预测山西省2022和2023年结核病流行趋势。结果 2010—2021年山西省共报告结核病患者191 517例,发病率由68.29/10万下降到23.74/10万,总体呈下降趋势。每年的1、2、10月发病率较低,3—6月发病率较高,尤其以冬春交替之际发病率最高。根据2010年1月至2020年12月结核病月发病率拟合出ARIMA(0,1,1)(1,1,1)12模型,该模型的赤迟信息量准则、均方根误差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差分别为202.07、0.49、9.19、0.33。通过检验发现该模型的平均绝对百分比误差为11.34%,预测2022年山西省结核病发病率在0.51/10万～2.12/10万,2023年在0...     

自回归求和移动平均模型对临床供血量的分析预测

目的分析成都地区临床月供血量的规律,以此建立临床血液月供血量预测的时间序列ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型,并动态进行模型的分析对比,为血液中心管理工作提供科学依据。方法收集2006年至2016年成都市血液中心临床血液月供血量,建立ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型,预测2016年10-12月和2017年1-3月临床血液月供血量。对备选的模型进行拟合优度的比较,筛选出最优的模型,并对模型的相对误差进行评价。结果 ARIMA(0,1,1)模型预测2016年10-12月和2017年1-3月的相对误差为1.71%、-7.45%、-3.14%、-7.66%、-15.25%、-9.74%。而ARIMA(0,1,1)×(1,1,1)12模型相对误差为2.51%、-3.75%、-2.58%、-5.21%、-8.11%、-7.34%。结论乘积季节ARIMA模型能够较好的预测短期临床供血量,持续修正的乘积季节ARIMA模型能更好的预测下一季度临床血液月供血量。     

应用求和自回归移动平均模型预测 福建省甲型病毒性肝炎疫情

目的 建立福建省甲型病毒性肝炎(甲肝)分月发病数预测预警的求和自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型。 方法 利用 SAS 9.0 软件的 PROC ARIMA 综合软件包对《疾病监测信息报告管理系统》收集的福建省2004 - 2010年甲肝分月发病数序列进行ARIMA模型的建模与分析。 结果 福建省2004 - 2010年甲肝分月发病数序列既含有长期的递减趋势又含有以年为周期的季节效应,经1阶12步差分后为平稳非白噪声序列,拟合的相对最优模型为ARIMA 。 结论 拟合甲肝的相对最优ARIMA模型,具有预测和预警的实际应用价值。     

北京市昌平区肺结核发病数ARIMA模型预测

目的 探讨自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)模型在北京市昌平区肺结核发病数预测中的应用,阐述建模过程并预测2015年昌平区肺结核发病数,为制定防治策略合理配置资源等提供参考。方法 采用全国结核病网络专报系统中2009-2014年现住址为北京市昌平区的肺结核报告发病数数据,通过模型识别、参数估计、检验诊断及模型评价,建立昌平区结核病发病数的ARIMA模型,并预测其2015年肺结核发病数。结果 现住址为昌平区的肺结核发病数预测模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,预测2015年的新发报告肺结核患者总数为851例,模型2015年第一、二季度(1-6月)预测误差率为1.65%,不到10%,模型预测精度较好。结论 ARIMA模型适用于昌平区肺结核发病数的早期预测。     

基于自回归求和移动平均模型预测我国手足口病月报告发病数

目的 建立适合预测我国手足口病月报告发病人数的自回归求和移动平均（ARIMA）乘积季节模型,并评价其预测效果。方法 收集2010年3月至2017年7月我国手足口病月发病报告人数资料。通过R软件使用2010年3月至2017年1月的数据建立ARIMA乘积季节模型,并用2017年2-7月手足口病月发病报告人数评估该模型的预测效果,并对2017年8-12月的数据进行预测。结果 我国手足口病月发病报告数呈明显的周期性,且以24个月为一个周期重复,不具有长期趋势;建立了ARIMA（1,0,1）（0,1,1）24模型对我国手足口病月发病报告数进行预测;通过将预测数据与实际数据相比较,该模型预测绝对误差的平均值和相对误差的平均值分别为22 505.47和15.71%。结论 基于本研究的数据,ARIMA（1,0,1）（0,1,1）24模型可以拟合我国手足口病的月报告发病人数,可用于预测;同时也可为我国制定手足口病方面的防控措施以及评价防控效果提供科学的参考依据。     

时间序列分析在北京市东城区艾滋病病毒感染者和艾滋病患者发病率预测中的应用

目的 探讨应用时间序列差分自回归移动平均模型（ARIMA）预测北京市东城区艾滋病病毒感染者/艾滋病患者（HIV/AIDS）发病率的可行性。方法 应用SAS 9.3软件对北京市东城区2005-2014年HIV/AIDS月发病率构建ARIMA模型,用得到的模型对2015年HIV/AIDS月发病率进行预测,评价模型的拟合和预测效果。结果 ARIMA（0,1,1）（0,1,1）12模型拟合效果较好,但仍有优化的空间,月发病率的实际值均在预测值的95%可信区间内,预测值与实际值拟合趋势一致。结论 ARIMA模型可以对北京市东城区HIV/AIDS月发病率进行预测,为艾滋病疫情预测提供依据。     

自回归滑动平均混合模型在辽宁省其他感染性腹泻发病预测中的应用

目的 通过对2007-2017年辽宁省各月其他感染性腹泻发病情况分析,建立自回归滑动平均混合模型(ARIMA),为辽宁省其他感染性腹泻的预防控制提供参考依据.方法 收集国家人口与健康科学数据中心公共卫生科学数据中心提供的《辽宁省2007-2017年各月其他感染性腹泻数据》中辽宁省2007-2016年各月其他感染性腹泻发...     

2010-2021年四川省乙型肝炎流行特征分析及发病预测

目的 分析四川省2010—2021年乙型肝炎（乙肝）流行特征,建立自回归移动平均（ARIMA）模型并预测乙肝发病趋势,为四川省乙肝防控提供理论依据。方法 采用描述性流行病学方法分析四川省2010—2021年乙肝流行特征;运用R 4.0.2软件建立ARIMA模型并预测四川省乙肝月发病情况。结果 2010—2021年四川省累计报告乙肝536 017例,年均报告发病率为54.44/10万,整体呈先下降后上升的趋势;急性乙肝发病率呈逐年下降的趋势;无明显季节性发病高峰;凉山彝族自治州、巴中市和甘孜藏族自治州为高发地区;发病人群主要以农民为主（占62.85%）,发病年龄段主要集中在35～54岁（占41.83%）,男女性别比为1.95∶1。ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12为最优模型,2022年1—6月的实际发病数均落入模型预测值95%CI内,模型的平均绝对百分比误差为4.86%。结论 四川省乙肝疫苗母婴阻断工作已有效遏制急性乙肝的发病,但总乙肝发病率居高不下;男性、35～54岁年龄组以及农民是乙肝防控重点人群;建立的ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型能较好地预测四川省乙肝发病...     

采用自回归移动平均模型预测我国狂犬病病例的研究

目的采用自回归移动平均模型（ARIMA）对我国大陆地区狂犬病月发病数进行预测,为我国狂犬病的防治工作提供参考依据。方法使用SPSS 19.0软件,利用2007年1月至2016年12月我国狂犬病的月发病数建立时间序列模型,并以2017年的月发病数为验证数据,评估和筛选最优模型,使用最优模型对2018年狂犬病流行趋势及发病数进行预测。结果最优模型为ARIMA（0,1,1）（2,1,0）₁₂,其平稳R2＝0.539,均方根误差＝17.653,Ljung-Box Q＝8.932,P＝0.881。 对2017年1—12月的数据进行预测,相对误差为1.55%,2017年我国狂犬病实际发病数为516例,预计2018年发病数将继续下降至398例。结论ARIMA（0,1,1）（2,1,0）₁₂模型能很好地拟合狂犬病发病的长期趋势和季节趋势,回代拟合和短期预测效果较理想。     

基于自回归移动平均模型的浙江省肺结核发病趋势预测

  目的   应用自回归移动平均（ARIMA）模型对浙江省肺结核疫情预测分析,为浙江省肺结核精准化防控工作提供科学依据。   方法   收集2011年1月至2021年8月的浙江省肺结核发病率数据, 基于R软件（4.0.3）利用2011 — 2020年肺结核发病率数据建立ARIMA模型,比较2021年1—8月预测数据和实际数据并选择最优模型。   结果   2011年1月至2020年12月浙江省报告新发肺结核患者总计374 718例,呈逐年下降趋势,每年12月至次年2月发病率较低,3 — 5月相对较高。 确定最优模型为ARIMA（2,1,0）（1,1,2）₁₂,该模型拟合的2021年1 — 8月浙江省肺结核发病率预测值与真实值的平均相对误差为8.87%,赤池信息准则值、贝叶斯信息准则值、均方根误差值和平均绝对百分比误差值分别为95.02、111.05、0.30和4.39。  结论   ARIMA（2,1,0）（1,1,2）₁₂模型能较好地拟合预测浙江省肺结核发病率在时间序列上的变动趋势,但需根据实际情况动态调整,提高预测精度。