ARIMA模型在深圳市法定传染病发病趋势预测的应用

目的通过探讨单纯求和自回归滑动平均模型(ARIMA模型)应用于法定传染病发病率预测的可行性,为传染病防控工作提供科学依据。方法采用SAS9.2软件对深圳市2004-2014年的病毒性肝炎、细菌性痢疾的月发病率进行ARIMA模型的建模拟合,预测2015年病毒性肝炎、细菌性痢疾的月发病率。结果 ARIMA模型对病毒性肝炎、细菌性痢疾的拟合效果较好。结论 ARIMA模型对深圳市几种传染病发病的时间序列变动趋势能进行较好的模拟,因此可以为法定传染病的预测提供依据。2015年预测结果提示病毒性肝炎的发病有上升趋势,需进一步调整相应防控策略。     

将ARIMA模型应用于深圳市1980-2007年重点法定传染病预测分析

[目的]探讨自回归移动平均混合模型（ARIMA模型）在预测法定传染病发病方面的可行性,为传染病预防控制提供科学依据。[方法]选取深圳市发病数高、疾病负担较重、有代表性的部分重点传染病,利用时间序列的ARIMA模型对1980～2007年的发病数进行拟合。[结果]ARIMA模型对病毒性肝炎、狂犬病、细菌性痢疾、肺结核、伤寒与副伤寒、淋病、梅毒、猩红热、艾滋病病毒携带与艾滋病、风疹的拟合效果较好,对霍乱、疟疾、流感、流脑、腮腺炎、麻疹、登革热的拟合效果较差。[结论]ARIMA模型对深圳市几种重点传染病发病的时间序列变动趋势能进行较好的模拟．因此可以为法定传染病的预测提供依据。     

应用时间序列模型预测宜昌市甲型病毒性肝炎发病率

目的探讨应用ARIMA、季节趋势等时间系列模型预测甲型病毒性肝炎发病率。方法基于2005—2015年宜昌市逐月甲型病毒性肝炎发病率建立两种模型,对2016年甲型病毒性肝炎的发病率进行预测;采用平均绝对百分误差(MAPE)对预测模型进行拟合效果评价。结果两种时间序列与季节趋势模型能较好的模拟甲肝发病,但时间序列模型优于季节性趋势。应用最优模型对2016年甲型病毒性肝炎的发病率进行预测。结论两种时间序列与季节趋势模型能较好的模拟宜昌市甲型病毒性肝炎发病在时间序列的变化趋势,但ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型能较好的模拟甲型病毒性肝炎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。     

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。     

ARIMA模型应用于部队病毒性肝炎预测预警分析

目的 探讨ARIMA模型应用于部队病毒性肝炎预测的可行性,为部队传染病预防控制提供依据.方法 利用 SPSS 13.0软件对1999-2008年某部队病毒性肝炎逐月发病率进行ARIMA模型建模拟合,并对2009年病毒性肝炎逐月发病率进行预测.结果 ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12模型预测效果较好,2009年病毒性肝炎逐月发病率均在预测值的95%可信区间内.结论 ARIMA时间序列模型可以用于部队病毒性肝炎发病率的动态分析和短期预测.     

深圳市登革热传播风险ARIMA模型预测分析

目的利用拟合ARIMA模型对深圳市登革热发病趋势进行时间序列分析和预测,为制定登革热防治策略提供科学依据。方法收集深圳市2011-2015年登革热月发病资料,通过SPSS 20.0和SAS 9.4统计软件拟合ARIMA模型,预测2015年7~12月的发病率。结果最终拟合为ARIMA(1,0,0)(0,1,0)12模型,残差为白噪声序列,预测值与实际值的平均相对误差为20.6%。2015年7、8、9月份登革热发病的预测值符合实际值的变动趋势。结论 ARIMA模型能较好模拟深圳市登革热的短期发病趋势。     

自回归积分滑动平均模型在杭州市上城区主要肠道传染病发病趋势的应用研究

目的了解杭州市上城区主要肠道传染病的流行特征,探讨应用为自回归积分滑动平均模型(ARIMA模型)预测其发病趋势的可行性和适用性。方法应用SPSS 20.0对2007-2016年杭州市上城区主要肠道传染病月发病数据建立ARIMA模型,以2017年1～12月的数据进行模型的验证,并外推2018年的发病趋势。结果 2007-2016年细菌性痢疾和其他感染性腹泻的发病趋势总体呈下降趋势。细菌性痢疾的预测模型为ARIMA (1,1,1)(1,1,0)12,其他感染性腹泻的预测模型为ARIMA (2,0,2)(1,1,1)12,拟合效果均较好。2018年杭州市上城区细菌性痢疾的发病有下降的趋势,其他感染性腹泻的发病有上升的趋势,但幅度不大。结论 ARIMA模型对杭州市上城区主要肠道传染病的发病趋势有较好的预测效果,可提供科学的防控依据。     

ARIMA乘积季节模型在细菌性痢疾月发病率预测中的应用

目的 探讨ARIMA乘积季节性模型在细菌性痢疾月发病率研究中的应用,并预测细菌性痢疾的月发病趋势.方法 对某区2004～ 2008年细菌性痢疾月发病率资料建立ARIMA乘积季节性模型,利用2009年细菌性痢疾月发病率资料对模型参数进行修正,并预测2010年细菌性痢疾月发病率.结果 构建ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型,模型决定系数(R2)为0.96.结论 ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型可以用于某区细菌性痢疾月发病率的拟合与预测.     

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。     

应用移动平均法的季节趋势模型对甲型病毒肝炎的预测

目的探讨移动平均法的季节趋势模型在甲型病毒性肝炎发病预测的应用,为采取防控措施提供科学依据。方法首先建立2009—2014年宜昌市甲型病毒性肝炎月发病率(Yc)和月份(t)之间的直线回归方程,然后建立移动平均法的季节趋势模型(Pt=Yc+Et),并将拟合值与实际值进行验证(拟合评价)。结果2009—2014年甲型病毒性肝炎月发病率(Yc)和月份(t)之间的直线回归方程(Yc=0.312~0.003t),建立移动平均法的季节趋势模型的拟合值与实际值平均相对误差为4.264%,模型验证结果较好。应用季节趋势模型可对2015年甲肝的发病率进行预测,预测的发病率有逐年下降的趋势。结论移动平均法的趋势季节模型,能较好的模拟甲肝发病的变化趋势,为制定科学的防控措施提供依据。     

ARIMA模型在细菌性痢疾预测中的应用

目的构建北京市昌平区细菌性痢疾月发病的ARIMA模型,为防控工作提供依据。方法应用SPSS 18.0软件分析2004-2010年北京市昌平区细菌性痢疾月发病数资料,构建ARIMA乘积模型,并预测2011年细菌性痢疾月发病数。结果最优乘积模型为ARIMA(1,0,0)(1,1,1)12,模型具有较高的预测精度,预测值与实际值基本吻合,且实际值均在预测值可信区间范围内。结论 ARIMA模型能够应用于北京市昌平区细菌性痢疾流行趋势的预测及疫情的预警、预报,为实施干预提供依据。     

2004-2008年周口市法定报告传染病疫情分析

[目的]探索周口市网络直报系统运行状况下的传染病发生情况,分析流行特点和影响因素,为今后制定传染病预防控制策略和措施提供科学依据。[方法]对周口市2004～2008年法定报告传染病疫情资料进行分析。[结果]2004-2008年,合计报告乙类和丙类传染病21种、158040例,死亡974例,年均发病率为293．76／10万,病死率为0．62％。年发病率（／10万）,2004年为217．68,2005年为274．65,2006年为278．48,2007年为333．52,2008年为362．79。年均发病率最高的5种为病毒性肝炎（131．90／10万）、肺结核（90．42／10万）、痢疾（32．44／10万）、流行性腮腺炎（10．01／10万）、麻疹（5．29／10万）。[结论]实行网络直报的2004-2008年．传染病报告发病率呈明显上升趋势,发病率居前5位的传染病是病毒性肝炎、肺结核、痢疾、流行性腮腺炎和麻疹。     

应用ARIMA模型对甲型病毒性肝炎疫情预测的研究

目的探讨时间序列ARIMA模型在浙江省甲型病毒性肝炎疫情预警应用中的可行性。方法利用EViews5.0、SPSS13.0等统计软件对历年疫情资料汇编,《国家疾病报告管理信息系统》报告的浙江省甲肝按月发病数建立ARIMA模型。结果对甲肝发病数序列建立季节模型为ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12,对2009年甲肝按月发病疫情拟合较好,能够及时、准确对疫情进行跟踪。结论 ARIMA模型能够较好应用于短期甲肝预测、预警,为疫情防控提供科学依据。     

自回归移动平均模型在细菌性痢疾流行趋势预测中的应用

目的探讨时间序列分析中自回归移动平均模型在六安市细菌性痢疾发病预测的可行性和适用性,为早期做好防控工作提供科学依据。方法使用SPSS 17.0软件对六安市2003年1月～2012年12月的细菌性痢疾月发病率建立ARIMA模型,以2013年的1～7月实际发病率作为预测模型的考核样本,验证模型的预测效果。结果六安市细菌性痢疾月发病率模型为ARIMA（0,0,1）×（0,1,1）12,模型移动平均参数MA1=-0.473（t=-5.153,P〈0.05）,季节移动平均参数SMA1=0.937（t=2.494,P=0.014）;残差分析Ljung-BoxQ统计量经检验,差异无统计学意义（Ljung-BoxQ=10.208,P=0.856）,提示残差为白噪声。模型预测的平均相对误差为27.82%,但预测的动态趋势与实际值基本吻合,且实际值均在预测值的95%可信区间内。结论 ARIMA（0,0,1）×（0,1,1）12模型可为六安市细菌性痢疾的防控提供参考。     

2012年哈尔滨市法定报告传染病疫情分析

目的了解哈尔滨市2012年法定报告传染病疫情分布与流行特征,为制定和调整传染病控制策略和措施提供科学依据。方法采用描述流行病学方法对2012年"中国疾病预防控制信息系统"中哈尔滨市报告的法定传染病进行统计和分析。结果 2012年哈尔滨市共报告法定传染病30931例,其中死亡94例,报告发病率为297.40/10万,报告死亡率为0.90/10万,病死率为0.30%。其中甲类传染病无病例报告,乙类传染病报告15种,丙类传染病报告6种。发病数居前5位的分别是肺结核、肝炎、梅毒、痢疾和猩红热。结论预防和控制肠道传染病和呼吸道传染病仍是哈尔滨市今后防治的重点和难点,需要进一步加强预防和控制力度。     

2004～2008年河南油田法定报告传染病疫情分析

目的了解河南油田传染病的流行特征,为制定传染病防治对策提供科学依据。方法对油田区域内2004~2008年度法定传染病报告系统常规疫情资料进行分析。结果油田区域2004~2008年共报告乙丙类传染病14种491例,平均年发病率为112.83/10万,无甲类传染病疫情;传染病构成以肠道传染病及呼吸道传染病为主。结论预防控制肠道传染病及呼吸道传染病是今后防治工作的重点,应加强对病毒性肝炎、细菌性痢疾和肺结核的监控力度。     

2008年绵阳市甲、乙类传染病疫情分析

目的了解绵阳市2008年地震灾区甲、乙类传染病发病情况,探索其流行规律,为灾区传染病预防控制工作提供科学依据。方法采用描述流行病学的方法,对绵阳市2008年地震灾区法定传染病疫情进行分析。结果2008年绵阳市地震灾区未发生甲类传染病;报告乙类传染病16种12364例,发病率为240．7211／10万。比2007年（347．3051／10万）下降30．69％。发病数在前5位的疾病依次为肺结核、乙肝、痢疾、梅毒、淋病,占甲乙类传染病报告数的98．39％。结论绵阳市地震灾区法定传染病防治工作取得了显著成绩,今后在灾后重建中怎样继续做好卫生防疫工作是值得研究的课题。     

1996-2006年邻水县传染病发病分析

目的探讨1996-2006年邻水县法定传染病疫情的流行特征,为制定和完善传染病防制策略与措施提供科学依据。方法应用描述流行病学分析邻水县11年间传染病发病率、发病病种变化以及发病顺位。结果11年间邻水县共报告甲、乙类传染病20种19665例,传染病年平均发病率为193.10/10万;死亡55例,年平均死亡率为0.54/10万;传染病总发病率呈波浪式下降趋势,肺结核、乙肝、肝炎（甲肝、戊肝和未分型）、痢疾、麻疹和乙脑6种传染病占传染病总发病数的95.83%。结论1996-2006年邻水县传染病总发病率呈波浪式下降趋势,肺结核、乙肝、肝炎（甲肝、戊肝和未分型）、痢疾、麻疹、乙脑是传染病发病的主要病种,应积极做好相应防治工作。     

香花桥社区传染病流行病学分析

目的分析香花桥街道传染病的流行病学特征,为完善传染病防治网络和采取有效措施提供切实可行的依据。方法对2005～2008年网络直报现居住在香花桥街道的病例资料进行疫情分析。结果香花桥街道传染病年均发病率为215．25／10万,波动范围在190．12／10万～265．23／10万之间;病毒性肝炎、痢疾发病有明显季节性,冬春季为肝炎高发期,痢疾则在夏秋季高发;5种主要传染病病例排序分别是菌痢、肝炎、梅毒、肺结核及淋病;菌痢、肝炎发病明显有下降趋势,但始终占据着所有传染病的前两位。结论菌痢、肝炎的防治仍是以后传染病防治的重点。随着经济的发展,商业的发达,梅毒发病有抬头势头。