季节性差分自回归滑动平均模型对肺结核发病情况的预测效果研究

目的:分析季节性差分自回归滑动平均(seasonal auto regressive integrated moving average, SARIMA)模型用于肺结核发病情况预测的准确性。方法:通过“中国疾病预防控制信息系统”子系统“传染病监测系统”收集浙江省湖州市2010年1月至2021年12月肺结核发病数据。利用2010年1月至2020年12月湖州市肺结核月报告数据,分别建立月报告发病数SARIMA模型与发病率SARIMA模型,以2021年1—12月肺结核报告发病数据验证模型,并用平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和均方根误差百分比(relative root mean square error percentage,RMSEP)评价两种模型的预测效果。结果:肺结核月报告发病数SARIMA(0,0,1)(0,1,1)₁₂模型和月报告发病率SARIMA(0,0,1)(1,1,1)₁₂模型为最佳拟合模型。经模型验证,2021年9月湖州市肺结核真实报告发病数(112例)与模型预测发病数...