ARIMA乘积季节模型与LSTM神经网络模型对我国麻疹发病数预测效果的比较

目的 探讨长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)模型和差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)乘积季节模型在全国麻疹发病趋势预测中的应用,为麻疹的早期防控提供科学依据。方法 选取2005年1月至2016年2月全国麻疹月发病数分别构建LSTM模型和ARIMA乘积季节模型,同时运用得到的模型对2016年3月至2018年12月发病数进行预测,运用两种评价指标平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)和均方根误差(root mean square error, RMSE)检验模型的外推预测精度。最后应用模型预测2019年1月至2019年5月的全国麻疹月发病数。结果 LSTM模型和最优模型ARIMA(0,1,1)(0,1,1)₁₂外推预测的均方根误差(RMSE)分别为0.25和1.54,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为3.6%和18.7%,提示LSTM神经网络的外推预测精度优于ARIMA模...     

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。     

三种模型应用于中国2011—2020年梅毒发病趋势分析的比较

  目的  比较差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)模型、非线性自回归神经网络(nonlinear autoregressive neural network, NAR)模型和长短期记忆神经网络(long-short term memory neural network, LSTM)模型应用于梅毒报告发病预测的效果, 优化疫情预测模型。  方法  以中国31个省、自治区、直辖市(未包含中国台湾、香港和澳门)2011-2019年梅毒月报告发病率为拟合集, 建立ARIMA模型、NAR模型和LSTM模型, 比较3种模型的拟合效果。以2020年梅毒月报告发病率为预测集, 比较3种模型的预测效果。  结果  ARIMA模型、NAR模型和LSTM模型拟合所得的平均绝对误差(mean absolute deviation, MAD)分别为0.013、0.011和0.002, 均方根误差(root mean squared error, RMSE)分别为0.015、0.018和0.003, 平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)分别为4.266%、3.810%和0.692%;预测所得的MAD分别为0.064、0.049和0.044, RMSE分别为0.069、0.068和0.060, MAPE分别为23.310%、17.629%和18.575%。  结论  LSTM模型拟合预测梅毒报告发病率的效果更好, 为梅毒疫情的防控提供数据支撑。     

2010-2018年湖北省猩红热流行病学特征及发病趋势预测

  目的   分析猩红热的流行病学特征, 预测其发病趋势, 为猩红热防控策略的制定提供参考依据。   方法   采用Spearman相关分析、聚类分析、季节指数模型和季节ARIMA模型进行分析和预测。   结果   2010-2018年猩红热年均发病率为1.37/10万, 年发病率与年份存在正相关关系(r_s=0.817, P=0.007);4-6月和11-12月为高发月份; 聚类分析具有统计学意义(F=4795.30, P < 0.001), 高发地区为神农架林区、宜昌市、恩施州、武汉市; 报告病例集中在1~14岁, 以学生、幼托儿童和散居儿童为主, 男性发病率高于女性; 拟合的最优模型为自回归积分滑动平均模型(auto-regressive integrated moving average, ARIMA)(0, 1, 1)(0, 1, 0)₁₂, 预测显示2019年月度发病特征与历年一致, 年发病率为10.22/10万(95% CI:2.33/10万~30.43/10万), 较2018年发病水平上升。   结论   2010-2018年湖北省猩红热发病水平整体呈上升趋势; 发病呈双峰特征, 以学生为主要发病群体, 男性高于女性, 发病主要集中在鄂西南等山区和省会城市; ARIMA模型在猩红热发病趋势预测中具有较好的适用性, 2019年发病水平会持续上升, 需结合流行特征加强监测和防控。     

自回归求和滑动平均(ARIMA)模型在全球新型冠状病毒肺炎发病人数预测中的应用

  目的   应用自回归求和滑动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型对全球新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019, COVID-19)发病人数进行预测, 为各国提出的防控策略与措施提供参考和评价依据。   方法   收集2020年2月22日-3月19日各国(意大利、西班牙、德国、法国等)COVID-19每日累计确诊人数, 用SPSS 17.0和R 3.6.1软件拟合ARIMA模型, 对5日前数据进行回带评价拟合效果, 同时利用该模型预测各国后10日数据。   结果   ARIMA模型预测值和实际值动态趋势基本一致, 实际值在预测值的95% CI内。   结论   ARIMA模型能够较好的对全球COVID-19发病人数进行预测, 在指导疫情防控方面有实际意义。     

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。     

四川省2008-2018年流行性乙型脑炎流行特征及ARIMA模型应用

  目的  描述四川省2008-2018年流行乙型脑炎（Japanese encephalitis,JE）流行病特征,分析其变化规律,并构建自回归移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型探讨该模型在预测JE发病趋势中的应用。  方法  采用描述流行病学分析2008-2018年四川省JE流行概况,利用2008年1月-2017年12月四川省JE分月监测资料拟合ARIMA模型,并应用2018年1-12月报告发病数进行模型检验。  结果  四川省2008-2018年JE疫情呈下降趋势,全省疫情主要集中于川东和川南,发病高峰为每年7-9月,儿童为高危人群,但近年来青少年及成人发病有上升趋势。ARIMA（1,0,0）（2,1,0）₁₂能较好拟合JE发病时间序列趋势。  结论  构建ARIMA模型可用于四川省JE疫情报告发病数的短期预测。     

ARIMA与GM(1,1)模型对我国肺结核年发病人数预测情况的比较

目的通过ARIMA乘积季节模型和GM(1,1)模型拟合我国肺结核的发病人数,比较两种模型的拟合效果。方法运用我国2011-2016年的肺结核发病人数,分别构建ARIMA乘积季节模型和GM(1,1)模型,然后利用所得到的模型进行预测。采用平均绝对百分误差(MAPE)来评价模型的拟合效果。结果 GM(1,1)模型和ARIMA乘积季节预测模型所得到的MAPE分别为1.45%、1.70%。用GM(1,1)模型预测2017-2018年我国肺结核的发病人数分别为1042909、988915人。结论 GM(1,1)拟合效果优于ARIMA乘积季节模型,预测表明2017-2018年我国肺结核年发病人数将呈现出减少的趋势,但是肺结核发病人数仍然较多。     

ARIMA与LSTM模型在医院出院人次预测中的比较研究

目的 通过ARIMA乘积季节模型和LSTM神经网络模型拟合某三甲专科医院的月出院人次并进行预测,比较两种模型的预测效果.方法 运用某三甲专科医院2013—2018年度的月出院人次,分别构建ARIMA乘积季节模型和LSTM神经网络模型,然后利用所得的模型对2019年度的月出院人次进行预测并与实际数据进行比较.采用平均绝对...     

云南省2014-2018年手足口病疫情时空流行特征

  目的   分析2014-2018年云南省手足口病疫情及空间自相关特征与时空聚集性, 为云南省手足口病防制提供参考依据。   方法   采用描述流行病学的方法分析疫情流行病学特征, 利用空间自相关分析研究疫情的空间聚集性, 利用离散Possion模型的时空扫描方法分析疫情的时空聚集特征。   结果   2014-2018年云南省手足口病疫情呈上升趋势, 发病人群以男性、散居儿童、0~4岁年龄段人群为主, 主要流行的病原体肠道病毒71型(enterovirus 71, EV71)病毒逐渐被其他肠道病毒替代。病例分布和病原体分布具有明显的空间聚集性, 病例分布的热点县区个数逐渐减少, 热点区域主要集中在云南中部, EV71热点区域逐渐较少, 其他肠道病毒热点区域逐渐增加并向云南省中部和南部扩大。2014-2018年云南省手足口病发病存在明显的时空聚集性, 逐年时空扫描发现3个一类集聚区, 1个二类聚集区, 聚集时间主要集中在每年的4-10月。   结论   2014-2018年云南省手足口病在人群中的分布特征未发生明显变化, 但主要流行的病原体类型发生较为明显的变化, 疫情防控的重点地区仍是云南省中部和中南部地区, 4-10月应重点关注以上地区的手足口病聚集性和暴发疫情的发生。     

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。     

动态贝叶斯网络模型和SARIMA模型对手足口病预测效果的比较

目的 采用动态贝叶斯网络模型(dynamic Bayesian networks，DBN)和乘积季节差分自回归移动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average model，SARIMA)对全国手足口病(hand，foot and mouth disease，HFMD)的发病趋势进行预测，为疾病的防控工作提供参考。 方法 使用2009年1月至2018年12月的手足口病月发病数资料作为训练集，分别建立DBN和SARIMA模型，以2019年1月至2019年12月的作为测试集验证两种模型的预测准确度。 结果 在训练集中，DBN的 RMSE 为34 840.283， MAPE 为17.694%，SARIMA的 RMSE 为38 929.570， MAPE 为19.931%，DBN比SARIMA模型的 RMSE 和 MAPE 分别下降了10.50%和11.22%；在测试集中，DBN的 RMSE 为40 285.106， MAPE 为23.345%，SARIMA的 RMSE 为45 461.692， MAPE 为27.686%，DBN比SARIMA模型分别下降了11.39%和15.68%。DBN的拟合及预测效果均优于SARIMA模型。 结论 DBN模型对手足口病的预测效果更优，可以为探索手足口病流行趋势以及制定预防和控制政策提供理论依据。     

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。     

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。     

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。