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。     

多种数据模型在手足口病发病预测的应用探讨

目的 应用多种数学模型拟合出手足口病发病最优模型,预测手足口病发病趋势,为疾病防控提供科学依据。 方法 采用SPSS 18.0软件建立差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA模型)、差分自回归移动平均模型与多层感知神经网络组合模型(autoregressive integrated moving average and multilayer perceptron, ARIMA-MLP模型)和差分自回归移动平均模型与径向基函数神经网络组合模型(autoregressive integrated moving average and radial basis function , ARIMA-RBF模型),分别对手足口病发病情况进行拟合,通过对三种模型比较,找到预测最优模型。 结果 ARIMA模型的拟合度R²和平均绝对误差MAE值分别为0.725、2.672,ARIMA-MLP模型为0.724、2.672,ARIMA-RBF模型为0.801、2.206。 结论 ARIMA-RBF模型的拟合度最大、平均绝对误差最小模型,拟合效果优于其他两种模型。     

2014-2018年甘肃省流行性乙型脑炎发病与气象因素的动态响应关系

  目的  运用向量自回归(vector autoregressive, VAR)模型分析甘肃省流行性乙型脑炎(简称乙脑)发病与气象因素的动态响应关系,为不同气象条件下乙脑的防控提供科学依据。  方法  用2014年1月-2018年12月乙脑发病率和同期气象数据建立VAR模型,通过脉冲响应和方差分解定量分析气象因素对乙脑发病的影响。  结果  VAR(2)模型的拟合优度为0.95,调整后拟合优度为0.95,希尔不等系数(Theil inequality coefficient, TIC)为0.06。平均气温、日照时数和降雨量对乙脑发病率变化的贡献到第6期分别为9.52%、2.13%和38.62%。  结论  VAR(2)模型可用于分析乙脑发病与气象因素的动态关系,乙脑的防控及预测预警可考虑结合当地气象因素。     

上海市宝山区手足口病与气象因素关系的反向传播神经网络模型研究

目的 探讨手足口病发病与气象因素的关系,建立手足口病发病的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型,并评价拟合效果.方法 收集2010-2013年上海市宝山区的气象资料和手足口病的发病资料.利用SPSS 16.0统计软件进行气象因素与手足口病周发病数的相关分析,利用Matlab 6.5软件构建手足口病与气象因素的BP人工神经网络模型.结果 手足口病的周发病数与同1周的周平均气温、周最高气温和周最低气温均呈正相关,与周平均气压呈负相关(均有P ＜0.05).手足口病的周发病数与前1周的周平均气温、周最高气温、周最低气温和周平均湿度均呈正相关,与周平均气压呈负相关(均有P＜0.05).BP神经网络模型的拟合结果显示,用同1周的气象因素资料建立的BP神经网络模型,手足口病发病数回代值的平均误差率MER=2.85％、R2=0.87,用前1周的气象因素资料,手足口病发病数回代值的平均误差率MER=1.57％、R2 =0.93.结论 气温、平均气压和平均湿度对手足口病的发病影响较大,应用前1个周的气象资料建立的BP神经网络模型对手足口病具有很好的拟合和预测能力.     

清远市手足口病流行趋势与短期气候因素的关系

目的探讨清远市手足口病发病与气象因素的关系,为手足口病防控提供科学依据。方法收集2009年1月1日—2013年12月31日清远市疾病监测信息报告管理系统报告的每日手足口病病例数,同时收集清远市同期每日气象资料,包括日平均风速、日平均气温、日累计降雨量、相对湿度和平均气压等,利用Poisson分布的广义相加模型拟合手足口病发病与气象因素的关系。结果 2009—2013年清远市共报告41 587例手足口病病例,日平均气温(≥27.20℃)、日平均风速(1.49 m/s)、日累计降雨量(≥0.51 mm)、相对湿度和日平均气压(991.73 k Pa)是手足口病发病的危险因素;日平均风速(≥1.49 m/s)和日平均气压(≥991.73 k Pa)是手足口病发病的保护因素。结论清远地区短期气候因素是手足口病发病的重要影响因素。     

2008—2016年嘉峪关市气温对手足口病发病的影响

目的 探讨分析气温对手足口病发病的影响及滞后效应。 方法 收集2008—2016年嘉峪关市手足口病每日报告病例数和同研究时间段的气象数据,利用分布滞后非线性模型拟合气温与手足口病日发病数间的关系,分析不同温度和不同滞后天数对手足口病发病可能的影响。 结果 手足口病发病与气象因素关系密切,发病高峰一般出现在每年4—7月,嘉峪关市日均气温与手足口病日均发病数的暴露反应关系呈不规则的M型,在19.0 ℃时RR值最大为3.66(95%CI:2.75~4.87),高温在滞后1 d时表现出危害效应,当气温为28.0 ℃,滞后1 d时RR值最大,为1.44(95%CI:1.02~2.05)。气温对手足口病发病的效应中,男性所受的发病效应大于女性,发病效应随着年龄的增长而减小。 结论 气温能增加嘉峪关市手足口病发病风险,对手足口病发病的影响呈非线性且具有滞后性。男性和0~5岁儿童是敏感人群。     

SARIMA-RBF组合模型在流行性腮腺炎流行趋势预测中的应用

目的 探讨SARIMA-RBF组合模型拟合及预测我国流行性腮腺炎（流腮）流行趋势的应用。方法 利用全国2004—2015年流腮逐月发病率建立SARIMA模型。将基于SARIMA模型的拟合值作为输入向量,实际值作为输出向量,根据时间因素作为输入向量与否建立2个SARIMA-RBF组合模型（加入时间因素记为组合模型A,不加入时间因素记为组合模型B）。运用SARIMA模型和2个SARIMA-RBF组合模型预测2016年7—12月流腮发病率并与实际值比较,采用平均绝对百分比误差（MAPE）、平均误差率（MER）、均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）评价模型拟合及预测效果。结果 SARIMA（0,1,1）（0,1,1） ₁₂为最优SARIMA模型。SARIMA模型、组合模型A和组合模型B拟合的MAPE 分别为15.724%、12.217%、13.941%,MER分别为15.168%、10.179%、14.042%,MSE分别为0.336、0.167、0.713,MAE分别为0.296、0.199、0.274。预测的MAPE 分别为12.069%、7.904%、9.598%,MER分别为12.331%、7.872%、10.636%,MSE分别为0.022、0.013、0.025,MAE分别为0.138、0.088、0.119。结论 考虑时间因素的SARIMA-RBF组合模型为最优拟合及预测模型,具有良好推广应用价值。     

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。     

基于气象因素的上海市金山区手足口病多元线性回归预测模型

目的应用多元线性回归构建基于气象因素的上海市金山区手足口病预测模型。方法收集上海市金山区2010年至2013年手足口病逐日发病人数与包括日最高气温、日最低气温、日平均气温、日最低相对湿度、日平均相对湿度、日平均气压、日降水量、日平均日照时数、日平均风速在内的9种同期气象资料进行相关分析,并选择相关系数有显著性的气象因素进行手足口病的逐步回归模型构建。结果手足口病发病人数与日最高气温、日最低气温、日平均气温、日平均相对湿度、日最低相对湿度呈正相关性（P<0.05）,与日平均气压、日平均风速呈负相关性（P<0.05）。最终有日平均气压、日平均风速和日最高气温进入模型,回归系数分别为-0.129、-0.299和-0.039,且容忍度与方差膨胀因子均显示模型不存在严重的多重共线性。结论基于气象因素的上海市金山区手足口病预测模型解释性拟合程度较好,可用于短期预测。     

Elman神经网络与ARIMA模型对甲肝月发病率的预测研究

目的 两模型对甲肝月发病率数据进行拟合预测,比较最优模型。 方法 通过软件实现ARIMA模型和Elman神经网络对甲肝发病率进行拟合,并对2017年月发病率进行仿真。 结果 两模型拟合预测效果较好,ARIMA模型平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root-mean-square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别为0.013、0.002 9、9.29;Elman神经网络MAE、RMSE、MAPE分别为0.012、0.000 22、8.695。Elman神经网络预测结果优于ARIMA模型。 结论 两模型均能够拟合预测甲肝月发病率,Elman神经网络拟合预测效果更好。     

株洲市气象因子对手足口病发病的滞后效应研究

目的 分析株洲市气象因子对手足口病发病的影响,为手足口病预防控制工作提供科学依据。 方法 收集2010-2016年株洲市手足口病日发病数据及日气象数据,在描述其数据特征的基础上,采用分布滞后非线性模型,分析气象因子与手足口病发病的关系及其滞后效应。 结果 2010-2016年株洲市共报告手足口病病例53 877例,其中2016年报告病例最多,为12 355例;发病呈现双高峰状态。株洲市气温、风速和日照时数与手足口病发病呈正相关(P<0.05),气压、相对湿度与手足口病发病呈负相关(P<0.05)。以气温18.18 ℃为参照,日平均气温在30.6 ℃,滞后0 d时相对危险度(relative risk,RR)值最高,为1.28(95%CI:1.12~1.46),且有统计学意义(P<0.05);以最低气压1 003.58 hpa为参照,日最低气压在1 032.2 hpa,滞后25 d时RR值最高,为1.68(95%CI:0.97~2.93);以风速3.8 m/s为参照,日均最大风速在0 m/s,滞后0 d时RR值最高,为1.17(95%CI:0.92~1.49);以相对湿度74.8%为参照,日均相对湿度在28%,滞后2 d时RR值最高,为1.61(95%CI:0.81~3.17);以日照时数4.18 h为参照,日均日照时数在13 h,滞后0 d时RR值最高,为1.06(95%CI:0.97~1.17),以上四项均无统计学意义(P>0.05)。 结论 气象因子是影响株洲市手足口病发病的重要因素,对手足口病发病的影响呈非线性且具有滞后性。     

基于DLNM模型探讨江阴市手足口病发病与气象因素之间的关联

  目的  探讨气象因素对江阴市手足口病(hand foot and mouth disease,HFMD)发病情况的影响。  方法  采用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)分析2012-2017年江阴市气象因素对HFMD发病的累计效应及滞后效应。  结果  2012-2017年江阴市共报告HFMD 21 791例,HFMD日发病数与日均气温(r_s=0.402,P < 0.001)、日均气压(r_s=-0.453,P < 0.001)、日均相对湿度(r_s=0.075,P < 0.001)均存在相关性。DLNM拟合结果显示,日均温度11℃时对HFMD发病的累计效应最高(RR=1.473,95% CI:1.099~1.974),并在当天即对HFMD发病产生最大影响(RR=1.090,95% CI:1.045~1.136);日均相对湿度85%时对HFMD发病的累计效应最高(RR=1.346,95% CI:1.154~1.571),对HFMD发病影响在第6 d达到高峰(RR=1.023,95% CI:1.015~1.031);日均气压1 010.0 hpa时对HFMD发病的累计效应最高(RR=1.221,95% CI:1.020~1.463),但在该气压水平并未观察到滞后效应。  结论  气象因素对江阴市HFMD发病存在影响,气温和湿度存在明显的滞后效应。     

2011年唐山市手足口病发病与气象因素相关分析

目的分析唐山市手足口病发病与气象因素之间的关系,为手足13病的防治、预报提供相关依据。方法收集唐山市2011年每日手足口病发病数及同期气象资料,包括平均温度、最高温度、最低温度、相对湿度等,利用Excel软件加载宏的数据分析功能进行数据处理。结果唐山市手足口病受气象因素影响较大,手足口病发病与温度和湿度呈显著正相关。高发季节为夏秋季,平均气温25℃左右、湿度76％左右病例数最多。结论手足口病发病除了与传染源、传播途径、易感人群等流行病学因素有关外,高温、高湿等气象因素也与其密切相关。夏秋季节是防控疾病的重要时期。     

2014—2018年天津市气温对儿童手足口病发病的短期效应研究

目的 分析气温对天津市2014—2018年≤15岁儿童手足口病发病的短期效应。方法 通过收集天津市≤15岁儿童逐日手足口病日发病数、气象及环境污染因素数据,使用时间序列的分布滞后非线性模型,在调整潜在的混杂因素的基础上进行模型筛选,以相对危险度（RR）作为估计气温对儿童手足口病发生影响的指标。结果 共纳入研究70 027例≤15岁手足口病儿童,男童41 561例,女童28 466例,性别比为1.46∶1。日平均气温与手足口发病在滞后16 d内的总体累积-反应关系曲线呈近似“m”形,在25.6 ℃达到峰值,RR为1.45（95％CI：1.21~1.73）。女童组在26.1 ℃（RR=1.60,95％CI：1.26~2.03）和散居组在25.9 ℃（RR=1.60,95％CI：1.28~1.99）的气温与手足口病发病的关联更大。滞后16 d时,≤15岁人群在极低温环境（-6.3 ℃）对手足口病发病有一定的保护效应（RR=0.49,95%CI：0.28~0.87）,在高温环境（24.7 ℃、31.8 ℃）对手足口发病均有一定的危险效应（均RR>1,P<0.05）。结论 日平均气温与儿童手足口病呈非线性关系,应重点关注女童及散居儿童。     

基于气象因素的衡阳市手足口病疫情预警模型的建立

目的 通过分析2011-2014年衡阳市手足口病的流行病学特征,结合同期气象因素,探讨建立手足口病预警模型,为手足口病防控方式提供新依据。 方法 收集衡阳市2011-2014年手足口病发病资料及同期气象资料,采用描述性流行病学方法分析手足口病流行趋势,利用Spearman相关性矩阵,综合考量各气象要素与手足口病发病的相关性,通过层次分析法构建权重矩阵,构建预警模型。 结果 衡阳市2011-2014年手足口病每年发病呈双高峰形态,主高峰在4-7月(23 904例,占56.21%),小尾峰在9-10月(9 847例,占23.16%)。手足口病发病数与温度和日照时间呈相关关系(r=0.706、0.441);利用层次分析法构建的手足口病发病预警模型提示:衡阳市2014年无红色预警月,黄色预警月份为4、5、6、8月。 结论 衡阳市手足口病发病与气温、气湿、降雨量、日照时间等气象因素有关,利用气象因素建立的预警模型可以较好地为防控策略提供参考。     

清远市清城区手足口病流行状况及与气象因素的关系分析

目的分析清远市清城区手足口病流行病学特征及其与气象因素的关系,为手足口病防控工作提供科学依据。方法收集中国疾病预防控制信息系统中2009—2013年清城区疫情监测资料及清远市气候监测系统中同期气象资料,采用描述性流行病学方法进行手足口病流行病学特征分析,并对手足口病发病数和气象因素的关系进行多重回归分析。结果2009-2013年清城区报告手足口病病例17768例,年均发病率为517．55／10万,2012年报告死亡病例2例。2009—2011年发病率呈逐年上升趋势,2012--2013年明显下降。全区各街（镇）均有病例报告,城乡结合型的东城街道年均发病率最高为724．84／10万。发病主要集中在4-7月份（占56．60％,10056／17768）,以5岁及以下儿童为主（占95．04％,16886／17768）,以散居儿童居多（占83．29％,14800／17768）。男性发病共11531例,年均发病率651．25／10万,女性发病6237例,年均发病率375．50／10万,男女发病率性别比为1．73：1。EV71为清城区手足口病的优势流行株（占62．50％,75／120）。日平均气温、降水量、日平均风速与手足口病发病数呈正相关（β=0．264、0．079、0．064,P〈0．05或P〈0．01）,而日平均气压与手足口病发病呈负相关（β=-0．166,P〈0．01）。结论手足口病的发生存在季节性、地区、年龄、性别、职业的差异,且与气象因素关系密切,应重点在流行季节前针对重点人群和重点场所做好防控工作。     

基于分布滞后非线性模型探讨日均气温对曲靖市手足口病发病的影响

  目的  探究气象因素对曲靖市手足口病(hand, foot, and mouth disease, HFMD)发病的影响及其滞后效应。  方法  采用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model, DLNM)分析2017-2019年曲靖市气象因素与HFMD发病的相关性及滞后效应。  结果  2017-2019年曲靖市共报告25 902例HFMD,HFMD日发病数与日均气温、降雨量呈正相关,与日照时数呈负相关,以气温对HFMD发病影响最为明显(r=0.51);DLNM拟合结果显示,日均温度20 ℃左右时对HFMD发病的影响最大(RR=1.408, 95% CI: 1.064~1.864, P=0.017);日均温度在无滞后情况下,对HFMD产生的影响最大,随后逐渐降低直至消失。  结论  气温是曲靖市手足口病发病的重要影响因素,其影响有明显的滞后效应;不同温度对不同人群的滞后效应明显不同,高温影响更为显著。