ARIMA模型在东莞市细菌性痢疾预测中的应用

目的探讨ARIMA模型在东莞市细菌性痢疾发病预测的可行性和适用性,为东莞市细菌性痢疾的防控提供参考依据。方法使用SPSS 17.0对2004年1月至2012年4月东莞市细菌性痢疾发病率资料拟合ARIMA模型,利用所得到的模型对东莞市2012年5～7月细菌性痢疾发病率进行预测评价。结果 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型具有较高的预测精度,预测值与实际值基本吻合,且实际值都在95%可信区间内。结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型较好地反映了东莞市细菌性痢疾发病趋势,可作为东莞市细菌性痢疾发病水平短期预测模型。     

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。     

2005-2013年安徽省六安市细菌性痢疾流行特征及预测研究

目的分析安徽省六安市2005-2013年细菌性痢疾的流行特征,对其流行趋势进行预测,为早期防控提供科学依据。方法采用描述性流行病学方法分析2005-2013年《中国疾病预防控制信息系统》中的细菌性痢疾监测数据。应用SPSS17.0软件对六安市2005-01/2013-12的细菌性痢疾月发病率建立自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),使用该模型对2014年全年月发病率进行预测。结果 2005-2013年六安市共报告细菌性痢疾6 648例,年均发病率为12.38/10万,各年度平均发病率分别为17.61/10万、14.83/10万、11.61/10万、9.16/10万、8.89/10万、10.36/10万、16.27/10万、11.18/10万和14.47/10万。发病有明显的季节性,发病高峰在6~10月。霍山县发病率高于其他地区,差异有统计学意义(χ2=1 278.68,P0.01)。男性发病率高于女性,差异有统计学意义(χ2=208.47,P0.01);学龄前儿童组和老年组发病率高于其他年龄组;职业分布以农民、散居儿童和学生为主。六安细菌性痢疾月发病率模型为ARIMA(1,0,1)×(0,1,1)12,模型预测的2014年月发病率基本平稳,不会出现较大的流行。结论2005-2013年安徽省六安市细菌性痢疾总体呈现波动下降趋势,具有明显的季节性、地区和人群流行特征,防控重点应放在学龄前儿童以及60岁以上老年人,尤其是农村地区的留守儿童和老人。ARIMA(1,0,1)×(0,1,1)12模型预测效果良好,能用于六安市细菌性痢疾流行趋势短期预测。     

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。     

基于时间序列模型对甲型病毒性肝炎的预测研究

目的探讨时间序列模型在甲肝发病预测的应用,为下一步采取防控措施提供科学依据。方法基于宜昌市2005-2015年逐月甲肝发病率建立两种模型,对2016年甲肝的发病率进行预测,并将预测值与实际值进行拟合评价。结果 ARIMA模型首先要求数据平稳,宜昌市的甲肝发病存在季节性波动,为不平稳序列,但2010年之后数据较为平稳,经对2010-2015年甲肝月发病率进行季节性差分、差分处理,新数列为平稳序列(游程检验法Z=1.447,P=0.148),然后进行参数估计(BIC=-4.293)和白噪声检验(Q=22.150,P=0.138),据此建立ARIMA模型,ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型为最优模型,能较好的模拟甲型病毒性肝炎的发病。结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型能较好的模拟甲肝发病在时间序列的变化趋势,为制定科学的防控措施和策略提供依据。     

自回归求和移动平均季节乘积模型在结核病发病率预测中的应用

目的探讨自回归求和移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）季节乘积模型在季节性时间序列资料分析中的应用,建立结核病发病率的预测模型。方法利用重庆市结核病防治所登记的某区1993至2004年结核病新发病例数及该区各年的平均人口数,采用条件最小二乘法估计模型参数,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型的结构,依据Akaike信息准则（Akaike’s information criterion,AIC）与Schwartz的贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion,BIC）确定模型的阶数,建立结核病发病率ARIMA季节乘积预测模型。结果非季节和季节移动平均参数分别为0．84076和0．46602,t检验的P值均小于0．05,有统计学意义,方差估计值为0．088589,AIC=19．75979,SBC=23．28219,显示模型提取序列中几乎所有的样本相关信息。对模型进行残差白噪声分析,X^2检验统计量的P值均大于0．05,表明ARIMA（0,1,1）（0,1,1）。NOINT模型是有效的。结论ARIMA（0,1,1）（0,1,1）。NOINT模型是一种短期内预测精度较高的结核病发病率预测模型。     

ARIMA模型预测北京市密云区手足口病发病趋势

目的采用自回归移动平均(Autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对北京市密云区手足口病月发病率进行预测,为调整防控策略提供依据。方法应用ARIMA模型对北京市密云区2008年1月-2014年6月手足口病每月报告发病率进行拟合,以2014年7-12月的月发病率作为验证数据,用于评价该模型的预测效果。结果密云区手足口病月发病率的ARIMA模型为ARIMA(0,1,0)(0,1,1)12,模型的参数估计值为0.609,t=4.116,P=0.000,经检验参数有统计学意义。残差分析统计量经检验差异无统计学意义(Ljung-Box Q=16.690,P=0.476)。模型很好的拟合了既往时间段上的发病率序列,对2014年7-12月手足口病发病率的预测值符合实际发病率变动趋势。结论 ARIMA可用于手足口病月发病率的预测,预测和预警效果良好。     

2005—2012年六安市肺结核流行特征与预测研究

目的分析2005—2012年六安市肺结核流行特征,并用差分自回归移动平均模型（ARIMA）对肺结核流行趋势进行预测,为肺结核的预防和控制提供科学依据。方法收集《中国疾病预防控制信息系统》中2005—2012年六安市肺结核疫情数据,采用描述性流行病学方法进行分析。应用SPSS 17.0统计软件对六安市2005—2012年的肺结核月发病率建立ARIMA模型,以2013年1—7月肺结核实际发病率对模型进行验证,应用该模型对2013年全年月发病率进行预测。结果六安市2005—2012年共报告肺结核病例34 023例,年平均发病率为70.32/10万,2005年发病率最高为84.09/10万,2010年发病率最低为52.89/10万,不同年份间发病率差异有统计学意义（P〈0.05）。3—4月为高发季节（6 741例,占19.81%）。≥60岁年龄组发病数最多（15 107例,占44.40%）;男、女发病数分别为25 278和8 745例,男女性别比为2.89∶1;职业以农民为主（27 582例,占81.07%）。寿县发病率（87.02/10万）最高,金寨县发病率（50.89/10万）最低,不同县（区）间年平均发病率差异有统计学意义（P〈0.01）。六安市肺结核月发病率模型为ARIMA（0,1,1）×（0,1,1）12（不含常数项）。模型预测的2013年肺结核月发病率在2.41/10万～4.41/10万之间,疫情基本平稳,与前几年水平相接近,不会出现较大的流行。结论六安市肺结核预防和控制的重点应放在老年人群,尤其是农村地区的老年人。ARIMA（0,1,1）×（0,1,1）12（不含常数项）模型预测效果良好,适用于六安市肺结核流行趋势预测。     

基于时间序列模型的南京市建邺区手足口病发病趋势预测分析

目的采用时间序列分析方法中求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)模型对南京市建邺区手足口病月发病数进行预测,为制定手足口病预防控制策略提供参考依据。方法根据2009-2013年全区手足口病月报告发病数时间序列,以2014年1-8月的月发病数作为验证数据,建立辖区手足口病月发病数的ARIMA模型。结果建邺区手足口病月发病率模型为ARIMA(1,0,0)×(0,1,1)12,模型自回归参数AR1=0.569(t=5.030,P0.001),残差分析统计量经检验差异无统计学意义(Ljung-Box Q=13.296,P=0.651)。2014年1-8月实际值与预测值的最大相对误差36.78%,最小相对误差3.57%,平均相对误差16.32%。结论 ARIMA模型可以用于辖区中短期手足口病月发病数的预测,模型预测精度的提高有待数据的不断积累。     

ARIMA乘积季节模型在苏州市其他感染性腹泻发病预测中的应用

目的探讨自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型在苏州市其他感染性腹泻发病预测方面的应用。方法利用R软件对苏州市2004年1月—2015年12月的其他感染性腹泻发病率数据构建ARIMA乘积季节模型,预测苏州市2016年1—12月其他感染性腹泻发病率。结果建立了ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12乘积季节模型,模型Ljung-Box检验差异无统计学意义(Q=5.305,P=0.947),模型短期预测效果较好,2016年1—6月苏州市其他感染性腹泻发病率预测值与实际发病率进行比较,相对误差的平均值为0.041,实际发病率均在预测结果 95%可信区间内。结论 ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12季节乘积模型可用于苏州市其他感染性腹泻发病的短期预测。     

应用ARIMA模型预测石家庄市手足口病发病趋势

目的探讨应用ARIMA模型预测石家庄市手足口病发病趋势的可行性,为手足口病防制提供科学依据。方法收集石家庄市2011-2018年手足口月发病率,利用软件SPSS 19.0构建石家庄市手足口病月发病率ARIMA模型。结果石家庄市手足口病月发病率模型为ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12,最小BIC指标值为3.058,Ljung-Box统计量为15.986(P=0.383),模型残差为白噪声序列。2018年7-12月实际月发病率与预测值基本吻合,预测值与实际值的平均相对误差为4.72%,实际值均在预测值95%可信区间。利用该模型进行预测,2019年石家庄市手足口病发病呈上升趋势。结论ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12模型可以较为准确地预测短期内石家庄市手足口病发病趋势,可为手足口病的防治工作提供参考。     

江西省肾综合征出血热发病率ARIMA模型及其趋势预测

目的探讨自回归求和移动平均模型(Auto Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)在江西省肾综合征出血热月发病率预测的可行性,为制定出血热防控策略提供依据。方法基于江西省2006-2015年肾综合征出血热(Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome,HFRS)逐月发病率资料建立ARIMA模型,利用2016年各月发病率检验模型预测效果,再以2006-2016年HFRS逐月发病率构建模型预测2017年HFRS发病率。结果本研究构建的ARIMA(0,0,2)(0,1,1)12模型,拟合结果与实际发病情况基本吻合。各项参数均有统计学意义(P0.05),BIC值(Schwarz Bayesian criterion,贝叶斯信息准则)=-6.792,Ljung-Box Q=14.992,P=0.452,模型残差为白噪声;2016年各月HFRS发病率预测值与实际值动态趋势基本吻合。预测2017年江西省HFRS发病率为1.45/10万。结论 ARIMA模型能很好地模拟江西省HFRS发病率在时间序列上的变动趋势,可用于江西省HFRS发病率的短期预测研究。     

应用ARIMA模型对河南省1991-2011年乙型肝炎发病趋势分析

目的 探讨应用ARIMA模型对河南省进行乙肝发病趋势进行预测,为制定防控策略提供科学依据.方法 采用SPSS15.0软件对河南省1991 ～2011年乙型肝炎发病率拟合ARIMA模型进行预测,将预测值与实际值进行比较.结果 确定模型为ARIMA(0,1,1),残差序列为随机序列,预测值和实际值平均相对误差为10.04％,预测2012年乙肝发病率为182.1/10万.结论 ARIMA(0,1,1)模型可以很好拟合乙肝发病趋势,可为乙肝防治提供科学依据.2012年预测结果提示乙肝发病有上升趋势,当地可制定相应防控策略.     

浙江省细菌性痢疾月发病率ARIMA模型建立及预测分析

目的构建ARIMA模型预测浙江省细菌性痢疾的月发病率。方法利用SAS 9.0统计软件对浙江省2001—2011年2月的细菌性痢疾发病率数据建立ARIMA模型,并进行预测分析。结果拟合ARIMA(1,0,0)12模型的AIC为227.23,为细菌性痢疾的月发病率最佳模型,该模型预测值与实际值的平均相对误差为15.9%,实际值都在95%的可信限之内,预测值与实际值较为接近。结论 ARIMA模型可以较好的预测细菌性痢疾发病率的变化趋势,能够运用于细菌性痢疾发病趋势的预测及预警,为防控措施的制定提供参考。     

基于R语言的ARIMA模型对流感样病例发病趋势的预测

目的 分析自回归滑动平均混合模型（the autoregressive integrated moving average,ARIMA）在流感样病例（influenza like illness,ILI）发病趋势预测的可行性,为流感防控提供技术支持。方法 收集本院2013年第1周~2017年第26周由该院每日报告的ILI监测资料,运用R语言进行时间序列分析并建立预测模型。结果 流感样病例就诊百分比（consultation rate of influenza like illness,ILI%）监测数据总体上呈现下降趋势,并且具有明显的季节性。最佳预测模型为ARIMA（0,1,1）（0,1,1）₅₂,该模型残差Box-Pierce检验结果为χ2=7.07（P=0.315）、χ2=17.22（P=0.142）,提示残差为白噪声序列,预测结果实际值均在预测值的95%的置信区间（95% confidence interval,95%CI）内。结论 ARIMA模型可用于该院ILI短期发病趋势的预测。     

基于ARIMA模型的洛阳市手足口病发病率预测

目的建立洛阳市手足口病发病率的自回归积分移动平均(ARIMA)模型,并对洛阳市手足口病的发病率进行预测。方法以2009-2017年洛阳市手足口病发病率数据为基础建立ARIMA模型,并用2018年1月至5月的实际发病率进行验证,评价模型的拟合效果,利用最优模型预测2018年6月至12月洛阳市手足口病发病率。结果在本次研究中建立的ARIMA最优模型为ARIMA(2,0,0)(0,1,1)12,参数均有统计学意义(P 0. 05),拟合优度检验BIC最小为3. 563,残差序列为白噪声(Ljung-Box Q=13. 962,P=0. 528),拟合效果较好。预测出洛阳市2018年6-12月手足口病平均月发病率为13. 16/10万,与2017年同期相比略高。结论 ARIMA(2,0,0)(0,1,1)12模型拟合洛阳市手足口病发病率序列效果较好,可用于在短期上对洛阳市手足口病发病趋势进行预测。     

基于ARIMA乘积季节模型的苏州市介水传染病发病预测研究

目的探讨运用自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型对苏州市介水传染病发病率进行预测。方法利用R软件对苏州市2008年1月—2015年12月的介水传染病发病率数据进行拟合,构建ARIMA乘积季节模型,对苏州市2016年1—6月介水传染病的发病率进行预测。结果构建了ARIMA(2,1,2)×(0,1,1)_(12)乘积季节模型,模型Ljung—Box检验差异无统计学意义(Q=18.478,P=0.779),模型适用于短期预测,2016年1—6月苏州市常见介水传染病实际发病率均在预测结果95%可信区间内,预测结果相对误差的平均值为-0.024。结论ARIMA(2,1,2)×(0,1,1)_(12)季节乘积模型可用于苏州市介水传染病发病率的短期预测。     

ARIMA模型在北京市西城区细菌性痢疾发病预测中的应用

目的尝试构建适用于北京市西城区细菌性痢疾发病特点的统计预测模型,为该区传染病定量预测的实施做出探索。方法应用SPSS 13.0统计软件对北京市西城区2004年1月-2013年12月细菌性痢疾逐月发病情况进行求和自回归滑动平均模型(ARIMA)建模和拟合,利用筛选出的最优模型对2014年1-12月的发病情况进行预测,并评价模型的预测效果。结果筛选的最优乘积模型为ARIMA(1,0,0)(0,1,1)_(12),BIC=27.426,模型拟合效果的度量Box-Ljung Q差异无统计学意义(Q=10.949,P=0.813),模型残差序列为白噪声。模型预测值与实际值拟合较好,实际值均在预测值95%可信区间范围内。结论 ARIMA模型能够应用于北京市西城区细菌性痢疾流行趋势的预测,为实施干预措施提供科学依据。     

ARIMA模型在全国丙型肝炎疫情预测中的应用

目的探讨应用时间序列基于季节性差分的自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测全国丙型肝炎的发病情况。方法利用"中国疾病预防控制信息系统"中的"疾病监测信息报告管理系统"(又称"传染病疫情信息网络直报系统")的资料,应用SPSS 19.0统计软件、采用ARIMA模型,对全国2005年1月~2012年12月丙型肝炎逐月发病数进行建模和拟合,利用所得到的模型对2013年1~6月的发病情况进行预测,并按照预测值与实际观察值之间的差异评价其预测效果。结果分析结果显示,丙型肝炎发病以年为周期,一年中3~5月为高发月。非季节自回归参数为5.84,t=-2.567,P=0.012。非季节移动平均参数为0.481,t=3.392,P=0.001,季节移动平均参数为0.625,t=3.547,P=0.001,差异有统计学意义。BIC=14.162,Ljung-Box统计量检验残差序列为白噪声序列,预测的平均相对误差为3.4%,丙型肝炎拟合的最佳模型为ARIMA(1,1,1),(0,1,1)12。结论ARIMA对全国丙型肝炎拟合的预测效果较为满意,预测结果将为今后丙型肝炎等多种传染病的预防和控制提供理论支持。     

上海市痢疾发病率预测自回归求和移动平均模型的构建与应用

目的 探讨构建并应用自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测上海市痢疾发病率的可行性.方法 基于1990-2007年上海的逐月痢疾发病率,采用非条件最小二乘法估计模型参数,按照残差不相关原则与简洁原则确定模型结构,依据赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)及许瓦兹贝叶斯准则(Schwarz Bayesian criterion,SBC)确定模型的拟合优度,建立预测上海痢疾发病率的最优ARIMA模型.用所得模型预测上海2008年的痢疾发病率,比较预测值与实际值的差异;再以1990年1月至2009年6月的数据构建模型预测上海2010年的痢疾发病率.结果 模型ARIMA(1,1,1)(0,1,2)_(12)较好拟合了既往时间段痢疾发病率的时间序列,模型自回归参数(AR1=0.443)、移动平均参数(MA1=0.806)与季节移动平均参数(SMA1=0.543、SMA2=0.321)均有统计学意义(P<0.01),AIC值=2.878,SBC值=16.131,模型残差为白噪声,模型数学函数式为(1-0.443B)(1-B)(1-B~(12))Z_t=(1-0.806B)(1-0.543B~(12))(1-0.321B~(2×12)μ_t.2008年逐月痢疾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6.78%.预测2010年上海市痢疾发病率为9.390/10万.结论 ARIMA模型可以较好地拟合上海市痢疾发病率的时间变化趋势,并可用于预测未来的痢疾发病率,是一种短期预测精度较高的预测模型.