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。     

疏系数ARIMA模型预测江西省肺结核发病趋势

目的探讨疏系数求和自回归移动平均(ARIMA)模型预测结核病发病率的可行性,为制定有针对性的防制政策提供科学依据。方法根据江西省2005年1月~2013年12月结核病监测发病资料进行疏系数ARIMA预测模型的建立,选择2014和2015年肺结核发病资料评价预测效果。结果江西省2005年1月~2013年12月肺结核的发病率呈现以年为周期的季节效应,并且出现长期递减的趋势;拟合疏系数ARIMA(0,(1,12),(2,3))模型可以较好地诠释肺结核历史发病数据,且对2014和2015年肺结核的月发病率预测情况与实际情况基本相近。结论疏系数ARIMA模型能有效阐明江西省肺结核的发病时间规律和预测发病趋势。     

中国肺结核发病趋势的ARIMA乘积季节模型构建

目的 根据我国肺结核发病趋势和流行病学特征,建立ARIMA乘积季节模型并进行预测.方法 采用SPSS 25.0软件,对2004-2018年肺结核发病月度数据建模,预测2019年各月发病数,并与实际数据对比,分析预测效果.结果 构建的ARIMA(2,1,0)(2,1,1)12模型的拟合系数R2=0.762,拟合度较高,残...     

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。     

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模型预测南宁市猩红热发病趋势

目的运用自回归移动平均(ARIMA)模型对南宁市2011年的猩红热发病趋势进行预测,探索猩红热的流行规律。方法以南宁市2004-2010年的猩红热月发病率数据为基础,用SPSS13.0建立ARIMA预测模型,以2005-2010年的数据验证模型的预测精度。结果 ARIMA(1,0,0)(1,1,1)12模型可以用于拟合南宁市猩红热的发病情况。南宁市2011年猩红热的发病仍然维持在低位,且发病趋势平稳。结论 ARIMA模型可用于猩红热发病趋势的短期预测。     

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模型预测南宁市细菌性痢疾的发病趋势

目的 运用自回归移动平均(ARIMA)模型对南宁市2011 -2013年的细菌性痢疾发病趋势进行预测,探索细菌性痢疾的流行规律.方法 以南宁市2004-2010年的细菌性痢疾月发病率数据为基础,用SPSS13.0建立ARIMA预测模型,以2004-2010年的数据验证模型的预测精度.结果 ARIMA(1,0,1)(0,0,0)12模型可以用于拟合南宁市细菌性痢疾的发病情况.南宁市2011 -2013年细菌性痢疾的发病与2010年相比,没有明显的变化,发病呈平稳流行的趋势.结论 ARIMA模型可用于细菌性痢疾发病趋势的短期预测.     

ARIMA-SVM组合模型在肺结核发病趋势预测中的应用

目的 研究ARIMA-SVM组合模型在肺结核发病趋势预测中的应用。方法 使用海南省2005—2021年肺结核发病数据,以2005—2020年发病数作为训练集,2021年发病数为验证集,建立ARIMA模型、SVM模型与ARIMA-SVM组合模型,并对三种模型拟合和预测效果进行分析与评价。结果 ARIMA-SVM组合模型数据拟合RMSE、MAPE分别为41.38、1.98%,模型预测RMSE、MAPE分别为45.18、4.84%,拟合和预测效果均优于ARIMA模型与SVM模型。结论ARIMA-SVM组合模型预测效果优于单一模型,更适合我国肺结核发病趋势预测,为我国传染病预测预警提供了新思路。     

指数平滑法和ARIMA模型在学生肺结核预测的应用

目的 探讨指数平滑法和自回归积分滑动平均模型(auto regressive integrated moving average model,ARIMA)在衡阳市学生肺结核疫情预测中的可行性,比较两种模型的预测效果并确定最佳模型,为学校结核病疫情的早期发现和科学控制提供参考。 方法 收集衡阳市2010—2020年学生肺结核资料,比较两种模型的拟合情况和预测效果优劣。 结果 拟合最佳的指数平滑法模型为Holt-Winter加法模型,拟合的R²、平稳R²、均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差百分比(mean absolute percentage error, MAPE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、正态化BIC分别是0.666、0.469、5.716、31.276、3.873、3.606,Ljung-Box Q=20.741,P=0.145,验证2020年1—12月预测的平均相对误差为39.98%;拟合最佳的ARIMA模型为ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)₁₂模型,拟合的平稳R²、R²、RMSE、MAPE、MAE、正态化BIC分别是0.500、0.603、6.532、34.623、4.443、3.885,验证2020年1—12月预测的平均相对误差为120.76%。 结论 与ARIMA模型比较而言,指数平滑模型拟合衡阳市学生肺结核发病数效果更好,预测精度更高。     

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。     

基于ARIMA模型的流感样病例预警预测分析

目的探索建立适合于流感样病例预测的自回归求和移动平均模型（ARIMA模型）。方法采集深圳市南山区2006--2011年流感样病例监测数据,绘制序列图,差分使序列平稳化,通过自相关分析和偏相关分析进行模型识别,根据AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）确定模型参数,建立ARIMA预测模型,用Q统计量法对模型适用性进行检验,用2012年全年实际监测数据与模型预测值进行比较,评价模型预测效果。结果2006--2011年流感样病例累计报告199360例,月发病最大值9765例,月发病最小值594例,平均月发病2769例。通过对2006--2011年各月的监测数据进行分析发现,各年度流感样病例发病呈现明显的高峰和低谷,高峰在每年5—8月份,低谷在当年的11月份至次年2月份,不同年度略有波动。对序列进行一阶差分后可得到较为平稳的序列,适合进行模型拟合,经过模型拟合诊断发现ARIMA（0,1,1）×（0,0,1）12模型为最优模型,AIC值和BIC值最小,分别为1239．19和1245．98,Box-Ljung检验结果Q值为19．07,P〉0．05,通过2012年拟合值与实际值比较,结果差异无统计学意义（P〉0．05）。结论ARIMA模型可以较好地对流感样病例进行拟合分析预测。     

ARIMA预测模型在甘肃省其他感染性腹泻发病预测中的应用

目的 建立并评价甘肃省其他感染性腹泻发病的ARIMA预测模型。 方法 利用2010—2018年甘肃省其他感染性腹泻的发病数据建立ARIMA预测模型,同时利用2019年发病数据评价模型并对2020年甘肃省其他感染性腹泻发病进行预测。 结果 根据模型拟合效果,模型ARIMA(0,1,1)(1,1,0)₁₂为最优模型。R²=0.741,Ljung-Box检验值为25.944,BIC值为11.060。模型拟合甘肃省其他感染性腹泻的发病趋势与实际发病趋势一致,MAPE=17.297%,预测结果显示2020年甘肃省其他感染性腹泻发病时间分布与往年趋于一致。 结论 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)₁₂模型能较好地拟合甘肃省其他感染性腹泻的发病趋势,对该病的预防控制、风险评估等具有一定的公共卫生意义。     

季节周期回归模型在预测肺结核发病率中的应用

目的 探讨季节周期回归模型在肺结核预测方面的应用.方法 收集2005～2010年肺结核的发病资料,利用Excel软件建立季节周期回归模型,对肺结核的发病率进行预测.结果 肺结核的发病与时间序列存在明显的长期趋势,符合用季节周期回归模型进行发病趋势预测的条件;通过模型分析,预测出2011年1～3月份的发病率分别为293.07/10万、229.22/10万和362.89/10万.结论 利用Excel软件建立季节周期回归模型预测肺结核的发病,简单实用,值得在基层推广应用.     

自回归求和移动平均模型在广州市新生儿先天性甲状腺功能减低症发病率趋势预测的应用

目的 分析构建并应用自回归移动平均模型(ARIMA)对广州地区先天性甲状腺功能减低症(CH)发病率进行预测的可行性,为合理制定CH的防治、保健的策略及措施提供科学依据.方法 汇总广州市1991-2018新生儿CH筛查发病率数据,基于1991-2016年CH发病率数据建立最优ARIMA模型,通过比较2017-2018年预...     

基于ARIMA模型的国内药品价格管制政策评估

政府出台了多项管制政策以控制过快上涨的药品价格,国内学者们对其效果尚无定论。利用20014年4月至2011年4月间与药品相关的价格指数时间序列数据建立求和自回归移动平均(ARIMA)模型,进而对此期间颁布的药品价格管制政策的效果进行评价。评价结果发现,这些政策对药品相关的价格指数的作用均不明显,从实证角度证实了近年来政府实施的各项价格管制政策未能达到很好地控制药品价格上涨、减轻群众用药负担的目的。建议政府一方面切实调查了解药品生产、流通成本,另一方面加快改革医疗卫生体制。     

中国手足口病发病率ARIMA、RBF及ARIMA-RBF组合模型拟合及预测效果比较

目的 比较求和自回归滑动平均混合模型（ARIMA）、径向基函数神经网络模型（RBF）和ARIMA-RBF组合模型对中国手足口病月发病率的拟合及预测效果,探讨预测手足口病发病率的优化模型。方法 收集2008年1月-2014年12月中国手足口病月发病率资料,基于2008年1月-2014年6月的78个数据分别建立ARIMA模型、RBF模型和ARIMA-RBF组合模型,采用2014年7-12月的6个数据进行外回代验证模型的外推预测效果,评价指标包括相对误差（RE）、平均相对误差（MRE）、均方误差（MSE）,均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。结果 ARIMA模型拟合和预测的MRE、MSE、RMSE、MAE分别为14.006、4.689、2.165、0.916和13.565、4.416、2.101、0.577,RBF模型分别为9.031、1.559、1.249、0.508和8.964、1.504、1.226、0.503,ARIMA-RBF组合模型分别为6.397、1.357、1.165、0.416和6.655、1.485、1.218、0.433,ARIMA-RBF组合模型的拟合及预测曲线与原始值最接近。结论 ARIMA-RBF组合模型拟合及预测效果均优于ARIMA模型和RBF模型。