2004—2019年四川省肺结核时空趋势分析

目的 利用四川省2004—2019年肺结核报告发病数构建时间序列ARIMA模型,分析其时空变化趋势,为肺结核的综合防控提供参考依据。 方法 对2004年1月—2019年12月四川省肺结核发病情况进行分析,构建月度发病数ARIMA时间序列模型和年度发病率空间分布专题地图,分析四川地区肺结核时空流行特征及趋势。 结果 四川省2004—2018年肺结核发病持续下降,2019年略有上升,冬春季发病略高;全省疫情以川西人口稀少区域和川东北为主且相对稳定。ARIMA(2,1,1)(1,1,0)₁₂预测2020年肺结核报告发病数略高于2019年发病数。 结论 ARIMA模型能够较好地对四川省肺结核疫情报告发病数进行拟合和短期预测,肺结核疫情呈现的时空分布特征及其趋势能够为肺结核风险评估、重点地区和重点人群筛选等综合防控提供参考依据。     

季节时间序列分析在新疆地区涂阳结核疫情预测预警中的应用

目的 探讨季节时间序列模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)在新疆涂阳肺结核疫情预测预警中的应用。 方法 收集新疆2005年1月－2015年6月涂阳肺结核月发病数建立时间序列分析模型,对2015年7－12月的月发病数进行预测并与实际发病数进行比较评价。 结果 新疆涂阳肺结核月发病数具有明显季节性,在3月和11月存在发病高峰,SARIMA(0,1,1)(0,1,1)₁₂模型参数的回归系数假设检验结果P<0.001,与实际月发病数拟合效果良好,平均绝对百分比误差MAPE=7.985%。 结论 SARIMA模型能较好的拟合新疆涂阳肺结核疫情在时间上的变异趋势,用其进行预测效果良好,能够为肺结核疫情的预警防治提供参考。     

2020年南宁市流行性腮腺炎ARIMA模型预测研究

目的 建立自回归移动平均模型(auto-regressive integrated moving average,ARIMA)预测南宁市流行性腮腺炎的发病率,为防控流行性腮腺炎提供理论依据。 方法 采用SPSS 23.0软件,使用南宁市2013年1月—2019年6月流行性腮腺炎月发病率建立ARIMA模型,运用2019年7—12月的实际值与预测值进行评估,并预测2020年1—6月的发病率。结果 拟合的ARIMA(1,0,0)(0,1,1)₁₂模型最佳,MAE=0.695,RMSE=1.230,MAPE=23.487,经检验残差序列为白噪声,拟合模型对短期有良好的预测效果。2020年1—6月的预测月发病率分别为9.88/10万、7.62/10万、8.32/10万、9.40/10万、11.91/10万、11.67/10万。 结论 ARIMA模型可用于南宁市流行性腮腺炎发病趋势的短期预测,适宜推广使用。     

ARIMA预测模型在甘肃省其他感染性腹泻发病预测中的应用

目的 建立并评价甘肃省其他感染性腹泻发病的ARIMA预测模型。 方法 利用2010—2018年甘肃省其他感染性腹泻的发病数据建立ARIMA预测模型,同时利用2019年发病数据评价模型并对2020年甘肃省其他感染性腹泻发病进行预测。 结果 根据模型拟合效果,模型ARIMA(0,1,1)(1,1,0)₁₂为最优模型。R²=0.741,Ljung-Box检验值为25.944,BIC值为11.060。模型拟合甘肃省其他感染性腹泻的发病趋势与实际发病趋势一致,MAPE=17.297%,预测结果显示2020年甘肃省其他感染性腹泻发病时间分布与往年趋于一致。 结论 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)₁₂模型能较好地拟合甘肃省其他感染性腹泻的发病趋势,对该病的预防控制、风险评估等具有一定的公共卫生意义。     

ARIMA模型和指数平滑法在我国北方流感样病例预测中的应用和比较

目的 比较ARIMA模型和指数平滑法对我国北方流感样病例的预测效果,为流感防控提供科学依据。方法 利用我国北方2012年第1周—2018年第17周的每周流感样病例比例数据拟合建立ARIMA模型和指数平滑模型,预测 2018年第18周—2019年第17周的流感样病例比例,对预测值与实际值进行比较。结果 ARIMA最优模型为ARIMA(0,1,1)(2,1,0)₅₂,预测的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0.57%、8.98%、0.34%;指数平滑法的最优模型为简单季节性模型,预测的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.83%、15.24%、0.55%。结论 ARIMA(0,1,1)(2,1,0)₅₂模型预测精度更高,可用于我国北方流感样病例的短期预测。     

基于ARIMA的新冠肺炎疫情前后结核病流行趋势预测与分析

目的 构建ARIMA季节性模型,探讨新型冠状病毒肺炎疫情(简称新冠肺炎疫情)对结核病流行特征的影响,预测上海市宝山区结核病流行趋势。 方法 收集上海市宝山区2009—2021年结核病月发病率资料,构建ARIMA季节性模型,验证预测模型效果,分析预测误差的原因。 结果 上海市宝山区结核病月发病率模型为ARIMA(2,0,0)(0,1,1)₁₂,BIC值最小,Ljung-Box统计量Q=23.127,P=0.081,残差序列为白噪声。2019年实际月发病率与预测值变化趋势基本一致,且均在预测值95%可信区间内。受新型冠状病毒肺炎疫情影响,近两年观察值与预测值差异较大,2021年2月观察值在拟合值的95%置信区间外。 结论 ARIMA(2,0,0)(0,1,1)₁₂模型能较为准确地预测宝山区新冠肺炎疫情前结核病发病趋势,受新冠肺炎疫情影响时,预测结果偏差较大,需要后疫情时代结核病发病数据来重新建模。     

ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑法在自杀死亡中的预测效果比较

目的 探讨比较自回归求和滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和Holt-Winters指数平滑法在自杀死亡预测中的应用。 方法 利用河北省2014年1月—2018年6月自杀月度死亡资料分别建立ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑模型,对2018年7—12月自杀月度死亡例数进行预测,并与实际死亡人数进行验证比较,然后根据2个模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)以及平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)评价模型的预测效果。 结果 2014—2018年河北省累计报告自杀死亡人数2 882例,自杀死亡水平整体呈现下降趋势,构建的ARIMA最佳模型是ARIMA(0,1,1)(1,1,0)₁₂,预测结果的RMSE、MAE和MAPE分别为5.99、4.67和9.80%;Holt-Winters指数平滑法最佳拟合模型是乘法模型,预测结果的RMSE、MAE和MAPE分别为6.03、5.17和11.44%。 结论 ARIMA模型预测效果优于Holt-Winters指数平滑法,更适用于自杀死亡趋势的短期预测。     

指数平滑法和ARIMA模型在学生肺结核预测的应用

目的 探讨指数平滑法和自回归积分滑动平均模型(auto regressive integrated moving average model,ARIMA)在衡阳市学生肺结核疫情预测中的可行性,比较两种模型的预测效果并确定最佳模型,为学校结核病疫情的早期发现和科学控制提供参考。 方法 收集衡阳市2010—2020年学生肺结核资料,比较两种模型的拟合情况和预测效果优劣。 结果 拟合最佳的指数平滑法模型为Holt-Winter加法模型,拟合的R²、平稳R²、均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差百分比(mean absolute percentage error, MAPE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、正态化BIC分别是0.666、0.469、5.716、31.276、3.873、3.606,Ljung-Box Q=20.741,P=0.145,验证2020年1—12月预测的平均相对误差为39.98%;拟合最佳的ARIMA模型为ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)₁₂模型,拟合的平稳R²、R²、RMSE、MAPE、MAE、正态化BIC分别是0.500、0.603、6.532、34.623、4.443、3.885,验证2020年1—12月预测的平均相对误差为120.76%。 结论 与ARIMA模型比较而言,指数平滑模型拟合衡阳市学生肺结核发病数效果更好,预测精度更高。     

2005—2021年新疆肺结核季节流行特征及阶段趋势对比

目的 分析2005—2021年新疆肺结核流行现状和传播规律,为进一步做好肺结核防控提供参考依据。 方法 基于2005—2020年全国和新疆肺结核年报告发病率,建立连接点回归(joinpoint regression,JPR)模型对比肺结核的阶段性变化趋势;以2005年1月—2021年8月新疆肺结核报告月发病数建立Prophet模型和季节性自回归移动平均(auto regressive integrated moving average,ARIMA)模型,分析肺结核发病季节变化特征,并比较模型的拟合精度。 结果 JPR模型拟合结果显示,相较于全国缓慢下降且无明显转折点,新疆肺结核发病率变化曲线被2个明显的转折点划分为3个阶段:缓慢下降阶段[2005—2015年,年度变化百分比(annual percent change,APC)=-1.988,P＜0.05],不明显上升阶段(2015—2018年,APC=19.071,P＞0.05)和明显下降阶段(2018—2020年,APC=-36.048,P＜0.05);总体上变化趋势较为平稳。Prophet模型和ARIMA(1, 1, 2)×(1, 1, 1)₁₂模型结果提示,新疆肺结核易在1月和3月高发,9月为发病低谷;Prophet模型拟合效果优于传统的ARIMA模型。 结论 2005-2021年新疆肺结核报告发病率远高于全国,且存在明显季节效应,应进一步加强春季肺结核的防控。     

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。     

基于ARIMA模型的2020年衡阳市肺结核发病趋势预测

目的 用差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对肺结核发病率进行预测,为人群肺结核的防治以及制定干预措施提供参考依据.方法 收集衡阳市2010年1月—2019年12月肺结核月发病数据,运用SPSS 22.0软件进行数据分析,构建ARIM...     

差分自回归移动平均乘积季节模型预测广州市肺结核发病趋势

目的 探讨应用差分自回归移动平均(autoregressive intergrated moving average,ARI-MA)乘积季节模型预测广州市肺结核月发病数的可行性,为制定防控措施提供参考依据.方法 利用2010年1月至2019年6月广州市肺结核月发病数据建立ARIMA模型,并以2019年7-12月数据对模...     

ARIMA模型预测2018－2019年我国肺结核发病趋势的应用

目的 应用自回归移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型对我国2018－2019年肺结核发病情况进行预测,为肺结核防控工作提供参考依据。方法 收集2005年1月至2017年12月中国肺结核月发病数据,使用R 3.4.4软件基于2005年1月至2017年6月肺结核月发病数据建立ARIMA模型,比较2017年7－12月预测数据和实际数据以进行模型预测性能的检验,并预测2018－2019年肺结核发病数情况。结果 2005－2017年共报告肺结核患者13 022 675例,发病数呈逐年下降趋势,2017年肺结核患者数较2005年下降了33.68%,且季节性明显,每年冬春交界之时发病数较高。根据2005年1月至2017年6月肺结核月发病数据拟合出了ARIMA（0,1,2）（0,1,0）₁₂模型,该模型拟合的2017年7－12月的预测值与实际值的相对误差范围是1.67%～6.80%,预测2018年和2019年发病数分别为789 509例和760 165例。结论 ARIMA（0,1,2）（0,1,0）₁₂模型对我国肺结核发病数的拟合效果较好,可用于我国肺结核的短期预测和动态分析,具有较好的应用价值。     

ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型在AIDS发病预测中的应用

目的 探究适用于预测我国艾滋病月发病人数的模型,为艾滋病的预防提供参考。方法 收集2011年1月至2017年12月我国艾滋病月发病报告人数资料,建立自回归移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型及广义回归神经网络（generalized regression neural network,GRNN）模型与ARIMA模型的联合。用2018年1月至5月艾滋病月发病数评估该模型预测效果。结果 艾滋病月发病数呈明显季节性,拟建立ARIMA（1,1,1）（0,1,1）₁₂模型对我国艾滋病月发病报告数进行预测。建立ARIMA-GRNN模型的光滑因子为0.021。ARIMA-GRNN模型拟合及预测误差均低于ARIMA模型。结论 ARIMA（1,1,1）（0,1,1）₁₂和ARIMA-GRNN模型均能较好地拟合并预测我国艾滋病月发病人数,但联合模型的效果更优。     

ARIMA季节乘积模型在儿童肺炎门急诊人次预测中的应用

目的 探索自回归差分移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)季节乘积模型在预测儿童肺炎门急诊人次的应用,为合理利用医疗资源提供科学依据。 方法 收集乌鲁木齐市两家三级甲等医院2011－2016年儿童肺炎逐月门急诊人次数据,使用R 3.4.1软件进行模型的识别、参数估计与检验,建立ARIMA季节乘积模型对2011年1月－2016年6月儿童肺炎逐月门急诊人次进行拟合,并利用2016年7－12月数据计算预测值与实际值的平均预测相对误差来评价预测效果。 结果 ARIMA(0,1,2)(1,1,0)₁₂模型是拟合儿童肺炎门急诊人次的最佳预测模型,平均相对误差为9.82%。 结论 ARIMA 季节乘积模型有较好的拟合和短期预测效果,能为医院合理利用医疗资源提供参考依据。     

基于Prophet等时间序列季节模型的肺结核发病预测及对比分析

目的 探索河南省2014—2019年肺结核发病趋势及季节性特征,比较Prophet模型、ARIMA季节模型和Holt-Winters模型的拟合及预测效果,为肺结核防控提供科学依据。方法 基于河南省2014年1月至2018年12月肺结核月发病数据,建立Prophet模型、ARIMA季节模型和Holt-Winters模型,采用2019年1月至12月肺结核月报告发病数据验证预测效果。评价指标选取均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、平均绝对误差（MAE）、平均置信区间宽度、真实值超出置信区间个数。结果 模型拟合结果显示,河南省肺结核发病呈逐年下降趋势,每年3—5月达到发病高峰,2月和10月出现低谷;Prophet模型拟合及预测表现最优,评价指标RMSE、MAPE、MAE、平均置信区间宽度均低于另外两个模型,Holt-Winters模型次之,ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12模型拟合及预测效果相对较差。结论 Prophet模型具有较高的拟合预测准确度和精确度,可以很好地捕捉河南省肺结核发病趋势,模型拟合结果对肺结核防控工作具有一定指导意义。