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。     

幼托儿童手足口病发病的ARIMA模型预测

目的探讨ARIMA模型对苏州工业园区托幼机构手足口病发病数预测的可行性。方法对2008年4月—2014年12月苏州工业园区幼托儿童手足口病逐月发病数进行ARIMA模型建模,对2015年各月发病数进行预测,并与实际报告数进行比较。结果 ARIMA(1,1,1)((0,1,1)12模型对2015年各月的幼托儿童手足口病发病数进行预测,预测值符合实际发病数变动趋势。结论使用ARIMA模型能较好地预测幼托机构手足口病发病数,为手足口病防制服务。     

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。     

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。     

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。     

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模型预测职业性噪声聋发病趋势

目的探讨自回归积分滑动平均模型(ARIMA模型)在职业性噪声聋(ONID)发病趋势预测中的应用价值。方法以广东省2006—2015年新发ONID病例数建立ARIMA模型,对之进行验证,并采用该模型预测2016—2020年新发ONID的发病趋势。结果广东省2006—2015年新发ONID病例数呈指数式增长趋势。采用2006—2015年新发ONID病例数拟合的最优模型为ARIMA(2,2,2)模型,可较好拟合2008—2015年的新发ONID病例数。根据ARIMA(2,2,2)模型预测,2016—2020年广东省年新发ONID仍呈快速增长趋势。结论基于时间序列的ARIMA模型可较好地拟合ONID发病的时间变化趋势,可用于ONID的发病趋势预测。     

ARIMA模型在北京市西城区手足口病月发病率预测中的应用

目的采用ARIMA模型预测手足口病的发病趋势,探讨提高模型预测准确性和实用性的思路。方法利用ARIMA模型对北京市西城区2010年1月—2015年12月手足口病月发病率进行拟合,并进行发病趋势预测。结果通过参数估计和残差白噪声检验,得到模型ARIMA(1,0,0)(1,1,0)_(12),BIC=1.958,Ljung—Box=7.885(P=0.952),2015年手足口病月发病率预测值和实际值的平均相对误差为21.47%。结论利用ARIMA模型预测手足口病的发病趋势是可行的,可以为地区传染病防控和公共卫生决策提供科学依据。     

ARIMA季节乘积模型在重庆市手足口病发病预测中的应用价值

目的构建符合手足口病报告发病率特征的预测模型,探讨ARIMA季节乘积模型在重庆市手足口病发病率预测中的应用价值。方法对2008年-2016年重庆市手足口病发病率逐月数据进行训练,构建季节ARIMA模型,利用2016年数据对模型进行拟合,并与指数平滑法拟合效果进行比较。结果 ARIMA(1,0,0)x(0,1,1)12模型是该地区手足口病发病率的最佳拟合预测模型,模型平稳R方为0.501,模型Ljung-Box Q检验有统计学意义。结论 ARIMA(1,0,0)x(0,1,1)12模型可用于重庆市手足口病发病率短期预测。     

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.     

利用ARIMA-GRNN组合模型预测新疆维吾尔自治区手足口病发病率

目的分析2009—2015年新疆维吾尔自治区手足口病新发数量的时间分布规律,使用自回归积分滑动平均模型-广义回归神经网络(ARIMA-GRNN)组合模型预测新疆维吾尔自治区手足口病发病情况,并评价该模型预测新疆维吾尔自治区手足口病发病率的效果。方法利用Excel 2007软件对2009—2015年新疆维吾尔自治区手足口病数据进行整理,基于2009—2014年手足口病数据为训练集,使用R 3. 5. 0拟合ARIMA模型,在ARIMA模型的基础上用Matlab 2014拟合ARIMA-GRNN组合模型。利用2015年的数据来检验所拟合的模型的预测效果。结果拟合的ARIMA模型为ARIMA(0,0,1)(2,1,0)12,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error MAPE)为19. 21%,能够较好的拟合新疆维吾尔自治区手足口病发病趋势,而在此基础上拟合的ARIMA-GRNN模型的MAPE=15. 63%,能更好的拟合数据,模型的效果优于单纯ARIMA模型,用该模型预测2015年发病情况,预测结果符合手足口病发病实际的波动趋势。结论 ARIMA-GRNN组合模型对新疆维吾尔自治区手足口病发病率能够很好的拟合和预测,对手足口病预防和监测有积极作用。     

SARIMA模型在北京市房山区手足口病发病趋势预测中的应用

目的构建北京市房山区手足口病发病的SARIMA模型并进行预测。方法应用83.0.1软件程序包中的TSA对2007—2013年房山区手足口病月发病率构建模型,并对2014年各月手足口病月发病率进行预测和评价。结果 SARIMA(0,0,1)(0,1,1)_(12)模型较好地拟合既往时间段发病率,对2014年各月的预测值符合手足口病实际发病率变动趋势,对2015年手足口病发病率进行了预测。结论 SARIMA(0,0,1)(0,1,1)_(12)模型能够很好拟合手足口病月发病率数据,可用于房山区手足口病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。     

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。     

自回归求和移动平均模型在荆州市手足口病疫情预测预警中的应用

目的应用自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)对荆州市手足口病疫情进行预测预警,验证分析模型的可行性与适用性。方法利用荆州市2009~2015年手足口病发病资料,拟合ARIMA模型,预测2016年各月发病率并与实际值比较。结果 ARIMA(1、0、0)×(1、1、0)12模型预测结果很好地拟合了实际发病率的变动趋势,年发病率误差6.64%,验证了该模型的可用性。结论 ARIMA模型可用于模拟手足口病在时间序列上的变化趋势,进行短期预测预警。SPSS 20.0时间序列分析专家建模器客观、高效、简便,适用于基层疫情分析人员掌握及应用。     

ARIMA模型在北京市西城区手足口病月发病率预测中的应用

目的探讨自回归求和移动平均模型(Autoregegressive integrated maving average model,ARIMA)在北京市西城区手足口月发病率中预测应用的可能性。方法利用2008—2016年北京市西城区手足口病月发病率建立ARIMA模型并进行拟合,根据模型对2017年12个月的发病率进行预测。结果西城区手足口病月发病率的ARIMA模型为ARIMA(0,0,1)(1,1,0)12,其中BIC=2.361,Ljung-Box Q=20.380(P=0.204),模型中的参数检验差异有统计学意义。2016年7—12月实际月发病率与模型预测值基本吻合,预测值与实际值的平均绝对误差为20.42%。利用该模型进行预测,2017年发病高峰为5—7月。结论 ARIMA(0,0,1)(1,1,0)12模型可以较为准确地预测短期内西城区手足口病发病趋势,为防控工作的开展提供指导。     

乘法季节回归求和移动平均模型在安徽省手足口病预测中的应用研究

目的探讨乘法季节回归求和移动平均模型(ARIMA)在安徽省手足口病发病预测中应用,为手足口病预防控制提供参考。方法根据2009-2014年安徽省手足口病的周发病数据,运用R 3.0.2软件拟合乘法季节性ARIMA模型,并对2015年1~52周发病数进行预测。结果安徽省手足口病预测中最优模型为ARIMA(1,1,1)(0,1,1)52模型,残差统计量检验差异无统计学意义(Box-Ljung=0.004,P=0.950),提示残差为白噪声,模型拟合值和实际值平均绝对误差率为11.32%,2015年1~52周预测值和实际值平均绝对误差率为25.10%。结论建立的乘法季节性ARIMA模型能较好地拟合安徽省手足口病变动趋势,模型预测效果较好,可用于安徽省手足口病短期预测。     

应用ARIMA模型预测结核病发病率研究

目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)模型预测结核病发病率。方法收集浙江省余姚市2006—2016年结核病月发病资料,采用专家建模器和传统建模方法建立ARIMA模型,根据最小贝叶斯信息准则(BIC)值选出最优模型,对2006—2016年结核病月发病率进行回代拟合,并对2017年结核病月发病率进行预测。结果传统建模方法所得模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,专家建模器所得模型为ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12;两个模型的残差序列均未突破可信区间,为白噪声过程,均为恰当模型,但ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12标准化的BIC值更小,确定为最优模型。对余姚市2006—2016年结核病月发病率进行回代拟合,实际发病率均落入拟合值的95%CI内,模型预测值能较好拟合原始数据;预测余姚市2017年1—12月结核病月发病率,预测值与实际值的平均相对误差为9.05%。结论应用专家建模器构建的ARIMA模型可较好地预测结核病发病率。     

ARIMA乘积季节模型预测永嘉县其他感染性腹泻的流行

目的评估求和自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测其他感染性腹泻流行的可行性。方法利用2005—2014年永嘉县其他感染性腹泻的发病率数据,采用ARIMA模型结合随机季节模型的方法,建立预测其他感染性腹泻流行的ARIMA乘积季节模型,同时用2015年的数据做模型预测效果验证。结果根据模型拟合效果,模型ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12的拟合效果为最优,其Ljung-Box检验值为7.796,BIC值为3.602,MAPE值为36.166%,表明模型拟合程度较好;该模型外推验证2015年发病率的预测效果较好,2015年各月发病率的实际值均落在该模型预测值95%可信区间内,且预测值与实际值间依时间变化的趋势也基本一致。结论ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12模型能较好地预测永嘉县其他感染性腹泻的流行趋势,对该病的预警具有一定的价值。     

ARIMA模型在三门峡市手足口病发病预测中的应用

目的 建立以三门峡市手足口病发病数据为基础的整合滑动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA),并利用该模型对三门峡市手足口病的发病数进行预测。 方法 以三门峡市2008年1月—2017年12月的手足口病月发病数据为基础差分平稳化后经过文献查阅和验证建立最优ARIMA,并对2018年1月—12月的手足口病发病数进行预测,通过与实际值的比较评价预测效果。 结果 三门峡市手足口病发病预测模型为ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)₁₂ ,模型各项参数均有统计学意义(P<0.001),拟合优度检验BIC=0.287,残差序列为白噪声序列(P=0.10),拟合效果较好。预测了三门峡市2018年1—12月的手足口发病数,并与实际值进行比较,1—2月预测值与实际值符合度较高。 结论 拟合的三门峡市手足口病发病序列模型ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)₁₂效果较好,可用于对三门峡市手足口病发病趋势进行短期预测。     

ARIMA模型在常州市武进区手足口病发病趋势中的应用

目的 运用自回归求和移动平均模型(auto-regressive integrated moving average model, ARIMA)对手足口病短期发病情况进行预测,为开展手足口病预测预警工作提供可靠模型。方法 采用ARIMA模型,利用常州市武进区2010—2016年手足口病月发病数建模,用2017年1—12月武进区手足口病发病数进行验证,将预测值与实际值进行比较,评估模型的可行性。结果 2010—2016年武进区共报告手足口病18 918例,每年都呈双峰现象,主高峰期为4—7月,次高峰期为11—12月,呈明显的季节性周期变化。根据残差序列、参数估计和白噪声序列检验后,筛选出ARIMA(0,1,0)(2,1,0)₁₂模型为最佳预测模型,利用该模型对2017年1—12月的手足口病发病数进行预测,与实际值比较,拟合效果较好。结论 建立的ARIMA(0,1,0)(2,1,0)₁₂模型,可用于对武进区手足口病的短期预测,为开展手足口病预测预警工作提供科学依据。