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自回归求和移动平均模型在流感发病预测中的应用

发布时间:2017-06-23 18:05

  本文关键词:自回归求和移动平均模型在流感发病预测中的应用,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:目的探讨应用自回归求和移动平均季节模型(ARIMA)进行流感发病率的拟合和预测,为流感疫情预警提供依据。方法运用统计分析软件对陕西省2008—2014年每月的流感网络报告发病率数据进行模型拟合,建立ARIMA模型,用2015年的数据来检验ARIMA模型的预测效果。结果陕西省2008年1月—2014年12月流感的平均年发病率为0.74/10万,将时间序列分解为总体趋势、季节趋势及随机误差,流感发病整体呈缓慢上升,发病率存在明显的季节性,冬春季出现高峰,随机误差保持在一定水平;ARIMA(0,0,1)×(0,1,1)12模型能较好拟合既往时间段内流感的发病率,且对2015年1—12月流感月发病率的预测值与实际值基本吻合,模型预测值与实际值的绝对误差、相对误差平均值分别为0.18和0.26。结论 ARIMA(0,0,1)×(0,1,1)_(12)模型可以作为陕西省流感月发病率的短期预测模型。
【作者单位】: 陕西省疾病预防控制中心;
【关键词】流感 自回归求和移动平均模型 发病率 预测
【分类号】:R511.7;R181.3
【正文快照】: 流感是全球公共卫生面临的一个挑战,也是中国重点防控的传染病之一[1]。上世纪全球就曾发生过四次流感大流行,发病广泛,死亡率高,造成了严重影响。因此,对该病进行早期的预测预警,提前采取应对措施,尽量减轻疫情危害,是公共卫生工作者所要面对的一项重要课题[2]。2004年全国范

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本文编号:475837

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