三种模型在江西省流感样病例预测中的应用与比较-论文-万方医学网

三种模型在江西省流感样病例预测中的应用与比较

Application and comparison of three models for the prediction of influenza-like illness in Jiangxi Province

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摘要：

目的构建江西省流感流行趋势最优预测模型,为流感防控提供科学指导.方法从“中国流感监测信息系统”导出江西省2013-2017年每月流感哨点监测数据,并采用自回归(autoregressive,AR)、指数平滑(exponential smoothing,ES)和自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)等不同预测方法建模,并将2017年1～12月的预测值和实际比较.结果三种模型的R2分别为0.731、0.751和0.815;均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.253、0.243和0.212;平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0.189、0.178和0.151;平均绝对百分误差(mean absolute percent error,MAPE)分别为10.092、9.523和8.124;平均相对误差(mean relative error,MRE)分别为11.45％、10.92％和8.96％.结论在进行江西省流感样病例就诊百分比趋势建模中,ARIMA是一个较好预测流感样病例就诊百分比的模型.

作者： 傅伟杰 ^[1] 谢昀 ^[2] 曾志笠 ^[2] 刘晓青 ^[2]

作者单位： 330029南昌,江西省疾病预防控制中心传染病防制所;330006南昌,江西省预防医学重点实验室,南昌大学公共卫生学院 ^[1] 江西省疾病预防控制中心传染病防制所,南昌,330029 ^[2]

期刊：《中华疾病控制杂志》2019年23卷1期 101-105页 ISTICPKUCSCD

关键词：流感样病例 ARIMA 预测误差

主题词：预测(Forecasting)方法(Methods)目的(Goals)科学(Science)信息系统(Information Systems)

分类号： R13

栏目名称： 方法学

DOI： 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.01.021

发布时间： 2019-03-06

基金项目：

江西省卫生计生委科技计划项目

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被引：16
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