换一批基于ARIMA模型的重庆市流行性感冒预测研究
Prediction of influenza in Chongqing,China,based on the Autoregressive Integrated Moving Average model
摘要目的:分析流感的流行趋势,构建流行性感冒发病的自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving aver-age,ARIMA)并对验证集进行预测,为重庆市流感的防治提供科学依据.方法:本研究采用R软件对重庆市2010年1月至2021年6月的流感数据进行ARIMA模型拟合,用2021年7月至2021年12月的数据评价模型拟合效果.结果:该流感疾病的流行呈现出明显的季节周期性,周期为1年,发病高峰期为冬季和春季,整体患病率呈上升后有下降趋势,拟合最佳模型为ARIM4(0,1,2)×(0,1,2)12,且该模型在预测2021年7月至12月罹患率的均方根误差为10.70,平均绝对百分比误差为70.04％,预测效果较好.结论:ARIMA模型在预测重庆市流感发病和流行趋势上有一定的效果,并能对未来的罹患率进行估计,可以为今后的流感疾病防控工作提供参考.
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关键词
流行性感冒季节乘积自回归移动平均模型预测influenzamultiple seasonal autoregressive integrated moving average modelprediction
分类号
R511.7（传染病）
栏目名称
DOI
10.13406/j.cnki.cyxb.003384
发布时间
2024-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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