空间插值法结合ARIMA模型和灰色模型在我国HIV发病率预测中的应用与比较

探索空间插值法结合自回归移动平均模型(ARIMA)和灰色模型(GM模型)在人类免疫缺陷病毒(HIV)发病率的时间序列数据时空分布和预测分析中的应用与比较。方法 从中国疾病预防控制中心传染病数据库中提取2007—2018年我国HIV发病数据，使用克里格空间插值法分析HIV平均发病率分布和时空变化趋势，构建ARIMA和GM(1,1)预测模型，通过平均绝对百分误差(MAPE)评价不同模型的预测效果。结果2007—2018年全国HIV发病率呈上升趋势，每年第2季度上升达到最高点，第3、4季度开始下降，第1季度下降达最低点。全国西南部和西北部HIV发病率从2007年开始持续升高(新疆、云南最高),2012年以后升高速度变化显著；东部、东北部以及中部部分地区HIV发病率相对较低(河北、山东最低),但也呈逐年上升趋势。ARIMA和GM(1,1)预测模型的MAPE值分别为2.5%和3.8%。结论 2007—2018年全国HIV发病率呈上升趋势，具有一定的季节特征，西南省份平均发病率较高，北方省份发病率较低，12年期间平均发病率自西南向东北方向、西北向东南方向降低；ARIMA模型预测HIV发病率的效果稍优于GM(1,1)模型。