基于ARIMA-GRNN组合模型预测医保补偿住院费用

目的 探讨ARIMA-GRNN组合模型在城乡居民基本医疗保险的医保补偿住院费用预测中的应用,比较它与ARIMA模型预测的效果。方法 收集2016年1月至2020年12月河南某市城乡居民基本医疗保险的住院补偿费用,使用Matlab R2016a建立ARIMA-GRNN组合模型,使用R 4.0.3建立ARIMA模型,用2020年5月至12月的数据对两模型的预测效果做评价。结果 ARIMA(0,1,1)(1,0,0)12模型相对最优,其拟合部分的MAE、MAPE、RMSE分别为3998.4、10.9%、5642.9,预测部分的MAE、MAPE、RMSE分别为6521.9、16.5%、6675.8。ARIMA-GRNN模型最优光滑因子为0.166,其拟合部分的MAE、MAPE、RMSE分别为4044.5、11.1%、5622.0,预测部分的MAE、MAPE、RMSE分别为5831.8、14.8%、6013.7。结论 ARIMA-GRNN组合模型预测效果比单纯ARIMA模型好,可短期预测医保补偿住院费用。     

基于ARIMA-GRNN组合模型的传染病发病率预测

现实世界中传染病发病率受多种因素影响，具有不规则、混沌等非线性特征。因此单纯利用传统的时间序列模型有时难以对系统进行理想的拟合。利用径向基神经元和线性神经元建立起来的广义回归神经网络GRNN，由于训练速度快，非线性映射性能很强，因而常用于函数逼近。本文应用串联的方法建立ARI-MA和GRNN的组合模型对传染病发病率进行预测。以弥补ARIMA模型非线性映射性能弱的不足，提高预测的精度。     

应用ARIMA-GRNN模型预测深圳市宝安区流感样病例发病率

目的建立预测流感样病例发病率的ARIMA-GRNN模型,并验证其可行性。方法应用SPSS 19.0软件,对2010年1月-2015年9月宝安区流感样病例月发病率进行模型拟合,并应用MATLAB 7.0联合GRNN模型进行误差修正。以2014年10月-2015年9月月流感样病例发病率作为考核样本评价模型预测效果,并预测2015年10-12月月流感样病例发病率。结果 ARIMA(2,1,0)(0,1,1)12拟合2010年1月-2015年9月宝安区每月新增感染率的变动趋势较为理想,联合GRNN模型后,预测结果与实际值相对误差最大值为3.12%,最小为2.00%;结论 ARIMA(2,1,0)(0,1,1)12-GRNN模型在宝安区流感样病例发病率短期趋势的预测与实际发病率吻合,拟合效果较好。     

基于ARIMA-GRNN组合模型预测我国甲肝发病率

目的 探讨ARIMA-GRNN组合模型在甲肝发病序列预测中的应用,并比较其与ARIMA模型和BPNN模型的预测效果。方法 通过收集2004年1月～2014年12月我国甲肝发病序列资料,用SPSS 13.0建立ARIMA模型,用Matlab 8.0建立BPNN模型和ARIMA-GRNN组合模型,并用2014年数据对模型的预测效果进行评价。结果 针对我国甲肝发病序列建立的三种预测模型拟合的平均相对误差的值依次为：ARIMA模型（7.29 785）结论 ARIMA-GRNN组合模型的拟合及预测效果优于ARIMA模型和BPNN模型。     

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。     

ARIMA模型预测上海市手足口病发病趋势

目的采用ARIMA模型建立上海市手足口病发病预测模型。方法应用SPSS18.0软件对上海市2005-01/2010-06手足口病月发病率进行ARIMA模型建模拟合,并与实际发病率进行比较。结果 ARIMA（1,0,0）（0,1,0）12模型能很好地拟合既往时间段的发病序列,对2010-01/06的预测值符合上海市该病的发病率变动趋势。2011和2012年上海市手预测足口病的年发病率分别为235.32/10万和294.59/10万。结论 ARIMA模型能够较好模拟上海市手足口病在时间序列上的变动趋势,并对未来2年该病发病情况进行预测。     

应用ARIMA-BPNN组合模型预测手足口病发病率

比较ARIMA模型、BPNN模型和ARIMA-BPNN组合模型在我国手足口病月发病率预测中的应用效果,探讨预测手足口病发病率的优化模型。方法 收集2008年5月至2014年12月我国手足口病月发病率资料,用Excel2007、Spss17.0、Eviews8.0和Matlab8.5拟合相应的模型,并用2014年7月 - 12月的数据评价模型的预测效果。结果 ARIMA模型、BPNN模型和ARIMA-BPNN组合模型拟合及预测的MRD,MSE,RMSE和MAE分别为19.072、2.655、 2.852、 0.182和16.483、 7.246、 2.692、 0.166; 9.031、 2.559、 1.600、 0.009和10.210、 2.655、 1.629、 0.103; 7.397、1.207,1.099、0.068和7.847、1.234、1.111、0.074。结论 ARIMA-BPNN组合模型拟合及预测效果优于ARIMA模型和BPNN模型。     

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。     

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。     

基于小波分析的手足口病时间序列预测

目的 构建基于小波分析的自回归移动平均(ARIMA)模型预测手足口病流行,提高预测精度.方法 使用2010-2015年郑州市疾控中心手足口病监测数据,构建基于小波分析的ARIMA模型进行预测,用2016年数据进行验证,并与单纯的ARIMA模型进行比较.结果 构建的基于小波分解一层的ARIMA模型为ARIMA(0,1,3...     

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。     

中国2008-2016年手足口病月发病率时间序列分析及预测模型

目的  通过时间序列分析我国手足口病（hand-foot-mouth disease,HFMD）的发病趋势并构建时间序列预测模型,为制定防控策略提供科学依据。 方法  从公共卫生科学数据中心收集2008-2016年我国HFMD月发病数据,使用Excel 2007建立发病率数据库并进行图表绘制,通过SAS 9.1拟合自回归综合移动模型（autoregressive integrated moving average model,ARIMA model）。以2008年1月-2015年12月HFMD月发病率作为测试集构建时间序列模型,2016年发病率数据作为验证集检验预测效果,做出模型评价,利用该模型对2017年HFMD发病率做出预测。以P<0.05为差异有统计学意义。 结果  最终构建ARIMA（（12）,2,0）疏系数模型,残差为白噪声序列,实际值均落在预测值95% CI内,模型回归系数有统计学意义,预测值与实际值总体吻合程度良好,均方误差平方根为3.6490,平均绝对误差=2.62,平均绝对百分比误差=28.24%。 结论  疏系数模型可较好的拟合我国HFMD发病率的时间序列趋势,对HFMD防控策略的制定有指导意义。     

深圳市危重型手足口病危险因素分析

目的 与重型手足口病对比,探讨深圳市危重型手足口病的危险因素. 方法 以2012年1—8月深圳市儿童医院诊治的38例危重型手足口病例作为危重型组,以同期该院的75例重型手足口病例为作为重型组,使用单因素和多因素非条件Logistic回归分析影响因素. 结果 居住在非住宅小区、未参加医疗保险、自然分娩、发病至诊断重症间隔2d以上、曾去个体（民营）医院就诊和曾去社康中心就诊等为危重型手足口病的危险因素[OR（95 ％CI）分别为8.40（2.95～23.89）;10.72（2.40 ～48.00）,3.40（1.24～9.33）,3.48（1.47～8.27）,3.57（1.16 ～10.94）和4.50（1.06～19.13）];多因素Logistic回归分析显示居住在非住宅小区、未参加医疗保险为其危险因素.危重型组、重型组EV71检出率分别为87.9％,33.3％,差异有统计学意义. 结论 为减少危重型手足口病的发生,对社会经济状况相对较差家庭的儿童和EV71感染者应给予密切关注.     

ARIMA模型和BP神经网络模型在甘肃省结核病发病率预测中的应用

目的  探讨自回归滑动平均混合模型（autoregressive integrated moving average,ARIMA）与误差逆传播（（back propagation,BP）神经网络模型在甘肃省结核病发病率预测中的预测效果,选取合适的模型预测发病趋势。 方法  以甘肃省1997-2017年结核病数据为基础,建立ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别预测2018-2019年的发病率,并比较两种模型的预测精度和建模效果。 结果  对于甘肃省2018年和2019年结核病发病率,ARIMA时间序列模型预测结果为55.1075,54.5373,MSE=92.24,MAE=7.5313,MAPE=9.26%;BP神经网络模型预测结果为62.0132,73.4460,MSE=9.6575,MAE=1.1449,MAPE=1.68%。 结论  BP神经网络模型对甘肃省结核病发病率的预测效果更佳,预测得2018-2019年甘肃省结核病发病率将呈小幅上升趋势。     

基于季节性ARIMA模型的新疆肺结核发病预测分析

目的 探讨季节性时间序列模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)在新疆肺结核发病预测中的应用,并验证模型的可行性和适用性。 方法 采用季节性ARIMA(p, d, q )(P, D, Q)_s拟合2005年1月—2019年8月新疆地区肺结核月发病人数,建立多个季节时间序列模型并进行比较,选出最优模型对2019年9—12月肺结核发病人数进行预测。 结果 2005年1月—2019年8月新疆地区肺结核累积发病人数为627 869例,年平均发病人数为3 567例。 新疆地区肺结核月发病数具有季节性,1—5月平均发病数高于平均水平,6—12月平均发病数低于平均水平,发病高峰为1月和3月,发病低谷为9月。通过赤池信息量(Akaike Information Criterion,AIC)和贝叶斯信息量(Bayesian Information Criterion,BIC)最小原则得出,ARIMA(1, 1, 1 )(0, 1, 2)₁₂是最优模型,其残差序列为白噪声,参数的回归系数均具有统计学意义,拟合的平均绝对百分比误差MAPE为8.723%。预测的MAPE为18.674%,真实值均处于预测值的95%置信区间内。 结论 ARIMA(1, 1, 1 )(0, 1, 2)₁₂模型能够较好地拟合新疆肺结核发病数据,并进行短期预测,对新疆卫生防控措施的制定具有一定指导意义。     

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。     

辽宁省手足口病疫情季节性ARIMA模型预测效果评价

目的 利用时间序列法研究手足口病的发病趋势和流行特征,建立ARIMA乘积季节模型,对2017年7月-2018年12月辽宁省手足口病的月发病疫情情况及流行强度进行预测,为手足口病的预防监测工作提供依据。方法 收集辽宁省手足口病2012年1月-2016年12月的月发病报告数,采用Excel 2010建立辽宁省手足口病月报告发病数数据库,应用SPSS 23.0软件进行SARIMA模型的构建,拟合发病情况,对辽宁省手足口病2017年7月-2018年12月发病数进行预测,评价预测效果。结果 辽宁省手足口病发病特征以年为流行周期,季节性周期为12个月（s=12）。每年6-9月为该病的发病高峰期。最佳模型为SARIMA（0,1,0）×（1,1,0）₁₂季节性模型,模型残差Ljung-Box Q=18.564,P=0.354,序列为白噪声。预测平均相对误差为0.229,预测效果较好。结论 季节性ARIMA模型能较好的拟合辽宁省手足口病的发病流行趋势,能够比较直观准确的反映辽宁省手足口病的疫情发展情况,该模型适用于辽宁省手足口病的短期流行趋势的预测。     

内蒙古2008—2013年手足口病疫情分析

目的 了解内蒙古地区手足口病流行特征和病原种类,为制定防控策略提供科学依据。方法 采用描述性流行病学方法描述2008-2013年内蒙古手足口病流行特征,采用分析性统计学方法分析病原检测结果。结果 2008-2013年全区共报告手足口病病例115 316例,各年发病率依次为32.15/10万、133.64/10万、78.16/10万、93.94/10万、66.62/10万和66.40/10万,2008-2013年手足口病报告发病数居丙类传染病首位,发病高峰为6-7月,≤3岁组病例占发病总数的58.48%;2 775例实验室诊断病例中,EV71阳性占42.92%,CA16阳性占32.11%,其他肠道病毒占24.97%;不同年份EV71、CA16、其他肠道病毒阳性构成差异有统计学意义( χ²＝401.76,P<0.05),重症死亡病例感染EV71比例为82.58%。结论 2008-2013年内蒙古地区手足口病报告发病率逐年下降,发病有明显的季节性,散居儿童是主要发病人群;主要病原是EV71和CA16,EV71为优势流行株。