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。     

求和自回归移动平均模型在江西省结核病发病预测中的应用

目的 探讨时间序列模型预测传染性疾病发病率的可行性,应用时间序列求和自回归移动平均(ARIMA)模型对江西省结核病发病率进行预测,为制定结核病防治策略提供依据。 方法 利用ARIMA乘积季节模型(p,d,q)(P,D,Q)s对2006-2011年江西省结核病分月发病数据进行ARIMA模型的建立与分析,并对预测效果进行评价。 结果 江西省2006-2011年结核病分月发病数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)(0,1,1)12。 结论 ARIMA乘积季节模型能有效的预测江西省结核病发病率的短期变化趋势。     

ARIMA模型在宝鸡市手足口病预警预测中的应用

目的 利用时间序列分析方法动态研究手足口病发病趋势,探讨合理的预测模型,为宝鸡市制定手足口病的预防控制措施提供决策依据。方法 应用时间序列分析方法对宝鸡市2008-2014年手足口病月发病数据进行分析并建立预测模型,对建立的预测模型进行参数估计、模型诊断、模型评价,选择最优预测模型,利用所得到的模型对2015年1-6月的发病情况进行预测,并评价其预测效果。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 (1,1,1) (0,1,1)12,R2=0.820,标准化的BIC=10.507,Ljung-Box=4.631(P=0.995),2015年1-6月手足口病月发病数预测值和实际值的平均相对误差仅为2.34%,实际值都在95%可信区间内,建立的ARIMA模型的拟合精度和预测效果较为理想。结论 ARIMA模型能较好的模拟宝鸡市手足口病的发病趋势,预测效果可信。     

应用ARIMA模型预测嘉峪关市痢疾发病率的可行性

目的 探讨应用ARIMA模型进行痢疾发病率预测的可行性,为甘肃省嘉峪关市痢疾防治提供参考依据。 方法 应用Eviews 5.0软件对2000-2008年嘉峪关市痢疾发病率进行模型拟合,所得到的模型对2009年1-6月痢疾发病率进行预测,并与实际值进行比较。 结果 ARIMA(2,1,3)(1,1,1)12模型拟合效果总体较好,其对2009年1-6月痢疾发病率预测值符合实际值的变化趋势。 结论 ARIMA模型可以模拟嘉峪关市痢疾的发病率,并能够预测痢疾的变动趋势,为该市痢疾防治提供一定帮助。     

自回归综合移动平均模型对天津市甲型肝炎发病预测

目的　用自回归综合移动平均模型（ARIMA）季节乘积模型（p,d,q）（P,D,Q）s对天津市甲型肝炎（甲肝）发病资料建模并预测,评价模型的预测效果。方法　通过对差分方法使原始序列平稳,依据AIC和SBC准则确定模型阶数,采用条件最小二乘方法估计模型参数,最终建立起ARIMA预测模型。结果　对甲肝数据建立了乘积ARIMA（2,1,1）（0,1,1）12模型,预测误差为3.72%。结论　ARIMA是一种短期预测精度较高的预测模型。     

ARIMA模型在梅毒预测中的应用

目的 构建天津市梅毒月发病率预测的ARIMA模型,为梅毒防控工作提供参考依据。 方法 利用天津市1996 - 2008年梅毒月发病率资料,应用SPSS 15.0统计软件包,拟合构建最佳ARIMA模型。利用2009年梅毒月发病率资料对模型的预测效果进行评价,并对天津市2010年月梅毒发病率进行预测,构建梅毒月发病率预测最佳模型,为今后梅毒预防控制工作提供参考依据。 结果 拟合ARIMA(2,1,0),(0,1,1)模型为天津市梅毒月发病率预测的最佳模型,该模型具有较高的预测精度,预测值与实际值较为接近,且实际值均在预测值的95%可信区间范围内。 结论 ARIMA模型能较好的预测梅毒发病率的变化趋势,为梅毒预防控制措施的制定提供重要依据。     

住院新生儿医院感染发生季节ARIMA模型预测

摘要 目的 研究医院住院新生儿医院感染发生情况,为有效防控医院感染提前预警。方法 通过回顾性调查方法,收集某大型教学医院住院新生儿医院感染数据,利用乘积季节ARIMA模型进行预测。结果 ARIMA（1,0,0）（0,1,1）12为最优模型,〖WTBX〗R2 〖WTBZ〗为0.659,BIC最小为-2.115。数据统计显示,该医院新生儿科2016-2017年住院患儿医院感染发生率在1.9%～3.3%范围。根据ARIMA模型预测,2018年新生儿住院患儿医院感染发生率范围在1.7%～2.4%,2019年新生儿住院患儿医院感染发生率范围在1.5%～2.2%。结论 ARIMA能够较好地预测新生儿住院患儿医院感染发生情况,能为医院感染监测和制定防控措施提供参考。     

ARIMA乘积季节模型在盐城市手足口病疫情预测中的应用

目的 探讨自回归移动平均（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）乘积季节模型在盐城市手足口病发病趋势预测的可行性。方法 利用盐城市2009年1月至2015年12月的手足口病月发病率建立ARIMA乘积季节模型,并对2016年手足口病发病趋势进行预测。结果 盐城市手足口病预测模型为ARIMA（1,0,1）（1,1,0）12,该模型的参数估计具有统计学意义,拟合优度检验统计量最小Normalized BIC=2.997,残差序列检验统计量Ljung-Box=20.692（P0.05）,残差为白噪声,模型能够拟合出手足口病的发病趋势,且实际值都在95%可信区间内,但模型拟合的平均误差率为41.296%,检验模型预测效果的平均误差率为23.998%,模型预测精度高于拟合精度。结论 运用ARIMA乘积季节模型能够对盐城市手足口病发病趋势进行预测和动态分析,对手足口病预防控制产生积极的指导作用。     

ARIMA模型在多种成分血拟合供血预测中的研究

目的 建立ARIMA模型,对天津市2010至2018年四类成分血液的临床供血量进行拟合,检验其拟合程度,预测血液供应量,为中心制定血液采集和献血者招募计划提供科学依据.方法 收集整理2010～2019年每月临床供血量数据,建立ARIMA模型,利用EVIEWS10.0软件,对2010年1月～2018年12月的临床红细胞类...     

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.     

灰色模型在某部队肺结核预测中的应用

目的 探索某部队肺结核发病规律,利用预测模型对其发病率进行预测,为部队相关部门制定针对性的防控措施提供参考依据。 方法 根据某部队2001-2010年的肺结核发病率,应用灰色预测系统,建立肺结核的发病率预测模型,并进行中长期的预测。 结果 预测模型为:X(1)(k+1)=-179.369 574e-0.049 677k+190.669 574。检验表明,该模型精度为2级,能较好地对肺结核发病进行中长期预测。预测结果显示,2011-2013年该部队肺结核发病率分别为5.559/万、5.290/万、5.033/万。 结论 模型适用于某部队肺结核发病率预测,并且肺结核发病率以每年4.82%的幅度缓慢下降。     

季节性求和自回归移动平均模型在北京市房山区感染性腹泻发病趋势预测中的应用

目的 构建北京市房山区感染性腹泻发病的季节性求和自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型并进行预测。方法 应用R 3.0.1软件程序包中的TSA对2004-2013年房山区感染性腹泻月发病率构建模型,并对2014年各月感染性腹泻月发病率进行预测和评价。结果 SARIMA(0, 0, 2)(0, 1, 1)12模型较好地拟合既往时间段月发病率,对2014年发病趋势拟合平均相对误差为19.164%,对年发病率拟合平均相对误差为2.303%。结论 SARIMA(0, 0, 2)(0, 1, 1)12模型能够很好拟合感染性腹泻月发病率数据,可用于房山区感染性腹泻发病趋势的短期预测,为下一步采取针对性防控措施提供科学依据。     

2009年北京市昌平区细菌性痢疾监测结果分析

目的了解北京市昌平区腹泻病例流行病学特征,评价细菌性痢疾的诊断符合情况,降低临床诊断误诊率。方法按照卫生行业标准(WS287-2008)对昌平区312例腹泻病例进行个案调查,对患者粪便样本进行痢疾志贺菌培养。结果检出痢疾志贺菌38份,检出率为12.18%(38/312),其中细菌性痢疾临床诊断病例中志贺菌检出率为17.19%(22/128),感染性腹泻病例中志贺菌检出率为12.80%(16/125)。农民工、农民的检出率较高;有发热、粘液便、脓血便等典型症状的腹泻病例样本检出率高;散居儿童临床诊断病例诊断符合率低。结论细菌性痢疾的临床误诊率较高,应逐步提高实验室诊断比例。     

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...     

基于状态空间的误差–趋势–季节模型在河南省肺结核发病率预测中的应用

目的 探索基于状态空间的误差–趋势–季节（ETSBSS）模型在河南省肺结核（TB）发病预测中的应用。方法 采用时间序列分解法解析2006—2019年河南省TB的趋势和季节组分。将数据分为训练（2006—2018年）和测试集（2019年）,然后使用ETSBSS模型进行拟合和预测,并将模型性能与季节性求和自回归滑动平均混合（SARIMA）模型进行比较。结果 ETSBSS(A,MD,M)和SARIMA(1,0,0)(0,1,0)12模型被选择为预测河南省TB发病的最优模型。两种模型在训练集上拟合的平均绝对百分比误差（MAPE）依次为ETSBSS模型（5.65%）相似文献   

2007-2010年北京市昌平区流行性腮腺炎流行病学分析

目的了解北京市昌平区流行性腮腺炎(流腮)流行病学特征。方法利用描述性研究方法,对中国疾病监测信息报告管理系统中报告的流腮病例进行分析。结果 2007-2010年北京市昌平区共发生流腮病例1196例,年平均发病率为40.59/10万。发病主要集中在2～8岁,占全部病例的67.14%,5岁组发病率最高;发病有明显地区聚集性,回龙观镇、东小口镇和北七家镇等流动人口聚集的城乡结合部发病较高;以学生和托幼儿童发病为主,占全部病例的73.41%;病例发病集中在5-8月;有免疫史发病占66.05%;针对是否发生发热、腮腺疼痛、头痛、双侧腮腺肿大、并发症以及发热和病程持续时间,不同免疫史病例间差异有统计学意义。结论应加强监测,提高实验室检测能力。腮腺炎疫苗即使不能阻止发病但对减轻流腮临床症状可能有一定作用,同时应对腮腺炎疫苗效力进行深入研究。     

2007年北京市昌平区重点控制传染病疫情分析

目的　分析北京市昌平区重点传染病发病形势和特点。方法　对疫情网络直报数据进行分析,除传染病的发病状况外,着重分析重点传染病的时间、地区和人群分布特点。结果　2007年全区甲、乙类传染病报告发病率为646.60/10万,其中痢疾、病毒性肝炎、肺结核、麻疹报告病例数较多。结论2007年昌平区传染病发病形势整体平稳,肺结核、猩红热发病数上升明显,病毒性肝炎、麻疹、出血热、淋病发病数有所下降。