ARIMA模型在预测手足口病发病中的应用

目的探讨ARIMA模型在手足口病发病率预测中的应用,为手足口病的早期防控提供依据。方法采用SPSS 19.0软件对2008—2014年无锡市锡山区各月手足口病发病率建立模型进行预测,采用2015年各月手足口病发病率验证模型的预测效果,并预测2016年锡山区手足口病的发病情况。结果模型ARIMA(0,0,2)(0,1,1)12所有参数均通过统计学检验;Box-Ljung检验统计量Q=16.007,P0.05,残差序列为白噪声;拟合优度指标R2为0.713,贝叶斯信息准则(BIC)为4.619,模型拟合精度较好。根据2008—2015年锡山区手足口病发病数据应用此模型预测2016年的发病率为335.13/10万。结论 ARIMA模型能较好地模拟和预测手足口病的发病趋势,可用于手足口病的短期预测和动态分析。     

ARIMA模型在常德市痢疾发病预测中的应用

目的探索ARIMA模型在常德市痢疾预测中的应用,为常德市痢疾防治提供科学依据。方法采用SPSS13.0软件对常德市2000-2010年痢疾月发病数据进行模型拟合,用2011年的发病数据验证模型预测效果,对2012年1-12月的痢疾发病数进行预测。结果 ARIMA(2,1,0)(0,1,1)12模型能较好地拟合2005-2010年常德市痢疾月发病情况,用2011年数据验测模型预测效果,全年预测误差仅为3.43%,对2012年月发病数的预测符合实际发病变动趋势。结论 ARIMA模型是一种行之有效的预测方法,可以用于常德市痢疾发病的预测。     

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。     

ARIMA模型在阜阳市手足口病发病数预测中的应用

目的探讨应用求和自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型进行手足口病发病数的拟合和预测,为手足口病疫情预警提供依据。方法运用统计分析软件Eviews 5.0对阜阳市2009年1月至2013年10月的手足口病发病的月发病数进行模型拟合,根据所建立的最优模型对2013年11月和12月的手足口病月发病数进行预测,并与实际值进行比较。结果阜阳市手足口病发病以年为周期,一年中4~7月份出现发病高峰。手足口病预测模型ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12,检验结果总体最好,2013年11月至12月的手足口病月发病数的预测值与实际值较为接近,预测相对误差分别为3.35%和3.16%,预测效果较好。结论 ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12模型可作为阜阳市手足口病月发病数中短期预测的模型。     

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。     

ARIMA乘积季节模型在手足口病发病预测中的应用研究

目的构建时间序列ARIMA乘积季节性模型,预测武汉市2015年1~12月手足口病发病趋势和流行强度,探讨该模型在手足口病发病率预测中的应用。方法应用中国疾病监测信息报告系统2008年1月至2014年12月武汉市手足口病月发病资料,使用PASW Statistics 18.0专家建模器,考虑季节性因素建立ARIMA乘积季节性模型,并将所建模型对2015年手足口病月发病率进行外推预测。结果模型残差序列为白噪声,ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12模型为最佳模型,预测结果显示:2015年手足口病年发病率预测值为197.52/10万,流行强度较2014年报告发病率168.07/10万上升17.52%;2015年手足口病月发病高峰将出现在4、5、6三个月(5月达到最高峰值43.83/10万,95%CI:2.96/10万~208.28/10万),至11、12月出现次要高峰。结论专家建模器构建乘积季节性模型拟合效果较好,在实际工作中要充分考虑社会、自然等影响因素,综合分析,针对性地开展病例的发现、诊治,做好传染源管理和聚集性疫情的疫点消毒卫生处理,为防控工作提出理论与实证依据。     

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。     

ARIMA模型与残差自回归模型在手足口病发病预测中的应用

目的 探讨求和自回归滑动平均混合模型（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）和残差自回归模型在我国手足口病月发病率预测中的应用,并对它们的预测效果进行比较。方法 收集2008年1月～2014年12月我国手足口病月发病率资料,用SPSS 13.0和EViews 8.0分别拟合ARIMA模型和残差自回归模型,并用2014年7月～12月的数据评价模型的预测效果。结果 ARIMA模型拟合及预测的平均相对误差（average relative error,MRE）,均方误差（mean square predict error,MSE）,均方根误差（root mean squared predict error,RMSE）和平均绝对误差（mean absolute error,MAE）分别为14.006,4.689,2.165,0.147; 13.565,4.416,2.101,0.133。残差自回归模型拟合及预测的MRE,MSE,RMSE和MAE分别为16.793,7.247,2.692,0.171,16.206,6.639,2.577,0.164。结论 ARIMA模型拟合及预测效果优于残差自回归模型。     

ARIMA模型预测青岛市手足口病发病趋势

目的采用ARIMA模型对青岛市2013年手足口病发病趋势进行预测,为该病早期防控提供科学依据。方法应用SPSSl8．0软件对青岛市2008年1月-2013年2月的手足口病逐月发病数建立ARIMA模型。结果建立ARI—MA（1,0,0）（1,1,0）,摸型,其中BIC=12．338,Ljung—Box统计量检验残差序列为白噪声序列。结论ARIMA模型可用于手足口病发病的预测。     

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。     

手足口病发病趋势的ARIMA模型预测

目的采用ARIMA模型预测手足口病发病趋势,为预防控制手足口病流行提供依据。方法对杭州市上城区2008年4月—2013年12月的手足口病逐月发病率建立ARIMA模型,并进行预测分析。结果通过参数和模型拟合优度检验以及残差白噪声序列检验,得到模型ARIMA(1,0,0)(0,1,0)12,BIC=3.094,LjungBox=10.871(P=0.863),2013年手足口病月发病率预测值和实际值的平均相对误差为26.86%,实际值都在95%可信区间内,预测2014年发病率为74.50/10万。结论 ARIMA模型能较好地模拟手足口病发病率的变动趋势,预测效果可信。     

ARIMA模型在手足口病预测预警中的应用

目的研究时间序列分析在手足口病预测预警中的应用,并探讨提高模型预测准确性和实用性的思路。方法应用SPSS 18.0软件对深圳市盐田区2008年1月—2014年4月手足口病发病率进行ARIMA模型拟合,预测2014年5月-12月手足口病发病率。结果模型ARIMA（0,1,0）（0,1,1）12的参数估计值为0.761,t=2.552,P=0.013,经检验参数有统计学意义。且BIC=6.066,在拟合比较的模型中最小,故选定为最佳拟合模型。利用2013年10月—2014年4月实际发病数与预测发病数进行比较,实际值与预测值相对误差的中位数为71%。结论用时间序列分析对手足口病发病情况的拟合结果满意,预测和预警效果良好。     

ARIMA季节乘积模型在重庆市手足口病发病预测中的应用价值

目的构建符合手足口病报告发病率特征的预测模型,探讨ARIMA季节乘积模型在重庆市手足口病发病率预测中的应用价值。方法对2008年-2016年重庆市手足口病发病率逐月数据进行训练,构建季节ARIMA模型,利用2016年数据对模型进行拟合,并与指数平滑法拟合效果进行比较。结果 ARIMA(1,0,0)x(0,1,1)12模型是该地区手足口病发病率的最佳拟合预测模型,模型平稳R方为0.501,模型Ljung-Box Q检验有统计学意义。结论 ARIMA(1,0,0)x(0,1,1)12模型可用于重庆市手足口病发病率短期预测。     

ARIMA模型在肺结核发病预测中的应用

目的探讨应用自回归滑动平均混合模型(ARIMA)预测肺结核发病率的可行性。方法应用SPSS13.0软件对甘肃省2000年1月～2008年6月肺结核逐月发病率进行ARIMA建模拟合;用2008年7～12月逐月发病率检验模型,并进一步预测2009年分月发病情况。结果模型ARIMA(0,1,1)(1,1,0)12(不含常数项)所有参数都通过统计学检验,残差序列是白噪声,拟合优度相对最好,参数间弱相关(r=0.269),用模型进行预测,其预测值与实际值之间的平均相对误差为0.046,模型预测精度较高。结论自回归滑动平均混合模型可很好地模拟和预测肺结核发病率在时间序列上的变动趋势,将其应用于肺结核发病预测是可行的。     

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。     

幼托儿童手足口病发病的ARIMA模型预测

目的探讨ARIMA模型对苏州工业园区托幼机构手足口病发病数预测的可行性。方法对2008年4月—2014年12月苏州工业园区幼托儿童手足口病逐月发病数进行ARIMA模型建模,对2015年各月发病数进行预测,并与实际报告数进行比较。结果 ARIMA(1,1,1)((0,1,1)12模型对2015年各月的幼托儿童手足口病发病数进行预测,预测值符合实际发病数变动趋势。结论使用ARIMA模型能较好地预测幼托机构手足口病发病数,为手足口病防制服务。     

ARIMA模型在常州市武进区手足口病发病趋势中的应用

目的 运用自回归求和移动平均模型(auto-regressive integrated moving average model, ARIMA)对手足口病短期发病情况进行预测,为开展手足口病预测预警工作提供可靠模型。方法 采用ARIMA模型,利用常州市武进区2010—2016年手足口病月发病数建模,用2017年1—12月武进区手足口病发病数进行验证,将预测值与实际值进行比较,评估模型的可行性。结果 2010—2016年武进区共报告手足口病18 918例,每年都呈双峰现象,主高峰期为4—7月,次高峰期为11—12月,呈明显的季节性周期变化。根据残差序列、参数估计和白噪声序列检验后,筛选出ARIMA(0,1,0)(2,1,0)₁₂模型为最佳预测模型,利用该模型对2017年1—12月的手足口病发病数进行预测,与实际值比较,拟合效果较好。结论 建立的ARIMA(0,1,0)(2,1,0)₁₂模型,可用于对武进区手足口病的短期预测,为开展手足口病预测预警工作提供科学依据。     

湖南省手足口病发病趋势SARIMA模型预测

目的 建立湖南省手足口病发病趋势的SARIMA模型,为手足口病的预防和控制提供参考依据。方法 收集中国疾病预防控制信息系统2008年5月-2013年12月湖南省手足口病月发病率数据建模,以2014年1-7月的月发病率数据进行验证,并对2014年8月-2015年7月发病情况进行预测;应用SPSS 18.0中的"Define Dates"模块和"ForeCasting"模块进行分析,建立季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)。结果 湖南省手足口病月发病率发病趋势预测模型为SARIMA(1,0,0)(1,1,0)₁₂,模型自回归参数AR1=0.765,(t=8.789,P<0.001),残差为白噪声(Ljung-Box Q=15.420,P=0.494),预测值与实际值的相对误差范围为6.90%~46.31%,平均相对误差为20.37%;预测2014年发病率2次高峰分别在5月份和11月份,均高于2013年同月份的发病率;2015年上半年高峰期也在5月份,低于2014年同月份的发病率。结论 SARIMA(1,0,0)(1,1,0)₁₂拟合效果较好,可用于湖南省手足口病月发病率的短期预测。     

探讨ARIMA模型在细菌性痢疾发病预测中的应用

目的 探讨时间序列分析方法中ARIMA模型在细菌性痢疾发病预测方面的应用,验证分析模型的可行性与适用性.方法 利用海南省2000年1月～2009年12月细菌性痢疾发病资料,拟合ARIMA模型,对海南省细菌性痢疾2010年1～9月各月发病率进行预测评价.结果 建立ARIMA(1,0,0)模型,预测结果基本符合实际发病率变动趋势,验证了该模型的可用性.结论ARIMA模型可用于模拟细菌性痢疾发病在时间序列上的变化趋势,进行短期预测.     

ARIMA模型在乙型肝炎发病数预测中的应用

目的探讨自回归移动平均(ARIMA)模型在乙型肝炎(以下简称乙肝)发病数预测中的可行性,为预测乙肝发病趋势提供借鉴。方法利用传染病报告信息管理系统中湖北省2005―2016年乙肝分月发病数建立数据库,采用SPSS 12.0拟合ARIMA模型并进行预测。结果乙肝发病数原始数据存在一定的季节性及长期趋势,为非平稳时间序列;经差分处理为平稳序列后拟合得到ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12为最优模型,残差检验为白噪声序列;模型回代性预测的平均绝对误差百分比为5.377%,10%;前瞻性预测显示2016年各月份的实际值均在预测值95%置信区间内,且与实际值的平均相对误差仅为3.94%;模型预测2017和2018年乙肝年发病数分别为67 424、68 819例。结论 ARIMA模型能较好地模拟乙肝发病数在时间序列上的变动趋势,将其应用于乙肝发病趋势的预测是可行的。