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【中文期刊】 储文杰 叶金明 等 《中华医院感染学杂志》 2019年29卷5期 787-791页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 通过运用2010年-2016年的既往监测数据分析和比较指数平滑法与求和自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型对产超广谱β-内酰胺酶(ESBLs)肺炎克雷伯菌检出人数的预测效能,分析与预测产ESBLs肺炎克雷伯菌的流行趋势.方法 使用...
【关键词】 产超广谱β-内酰胺酶；肺炎克雷伯菌；ARIMA乘积季节模型；
- 概要：
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【中文期刊】 朱佳佳 胡登利 等 《中华疾病控制杂志》 2018年22卷11期 1144-1147页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 了解我国甲型病毒性肝炎(以下简称甲肝)发病率在时间和空间上的分布特征,探讨乘积季节模型在甲肝发病率预测中的可行性.方法 收集我国2006-2017年甲肝发病数据和人口学资料,利用MapInfo 11.0绘制甲肝发病率时空分布柱状图;并...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 沈忠周 马帅 等 《中华流行病学杂志》 2017年38卷12期 1708-1712页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 利用自回归移动平均乘积季节(ARIMA)模型建立适合我国法定传染病月报告发病数的预测模型,借此预测我国法定传染病的变化趋势.方法 利用R软件对2009年5月至2016年7月我国法定传染病月报告发病数据建立ARIMA模型,用2016年8...
【关键词】 法定传染病；自回归求和移动平均乘积季节模型；预测；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 钱燕华 林王娣 等 《现代预防医学》 2009年36卷14期 2606-2609页ISTICPKUCA
【摘要】 [目的]利用乘积季节模型预测无锡市乙型肝炎(乙肝)的发病趋势,为制订相应的防治措施提供科学依据.[方法]利用最小二乘原理,应用自回归求和移动平均模型与随机季节模型相结合的乘积季节模型,对无锡市1998～2006年乙肝月发病数进行时间序列分析...
- 概要：
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【中文期刊】 王建书 刘强 等 《职业与健康》 2018年34卷6期 769-771,775页ISTICCA
【摘要】 目的 探讨自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型在苏州市其他感染性腹泻发病预测方面的应用.方法 利用R软件对苏州市2004年1月-2015年12月的其他...
【关键词】 ARIMA乘积季节模型；其他感染性腹泻；发病预测；
- 概要：
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【中文期刊】 马洁 田野 等 《职业与健康》 2018年34卷19期 2665-2668页ISTICCA
【摘要】 目的 应用求和(差分)自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)乘积季节模型分析季节性时间序列,建立全国布鲁菌病发病数的预测模型.方法 利用中国疾病预防控制中心...
【关键词】 求和(差分)自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型；时间序列；布鲁菌病；
- 概要：
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【中文期刊】 王俪锦 丁国武 等 《职业与健康》 2017年33卷24期 3365-3368,3372页ISTICCA
【摘要】 目的 探讨ARIMA乘积季节模型在分析我国布鲁菌病(布病)月发病率时间分布特征中的应用,预测其发病趋势.方法 通过国家公共卫生科学数据中心和国家卫生计生委疾病预防控制局网站,收集并计算布病月发病率数据.分析布病时间分布特征,对2004年1月...
【关键词】 布鲁菌病；ARIMA乘积季节模型；时间趋势；
- 概要：
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【中文期刊】 王艳杰 杨蕾 等 《职业与健康》 2017年33卷21期 2955-2959页ISTICCA
【摘要】 目的 应用时间序列分析方法建立差分自回归移动平均模型,也叫求和自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),分析和预测2011年1月-2015年12月乌鲁木齐...
【关键词】 呼吸系统疾病；时间序列分析；ARIMA乘积季节模型；
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【中文期刊】 湛蓝 《河南预防医学杂志》 2014年4期 244-248页
【摘要】 目的：应用时间序列模型中较有代表性的3种方法对江苏省伤寒副伤寒疫情进行分析预测，并探讨3种方法的优缺点及适用性，为传染病疫情预测分析及防治提供理论依据。方法以1980年至2008年江苏省伤寒副伤寒发病资料分别建立合适的乘积季节模型、指数平滑...
- 概要：
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【中文期刊】 王淑平 李敏 等 《公共卫生与预防医学》 2021年32卷1期 18-21页ISTIC
【摘要】 目的 通过ARIMA乘积季节模型和LSTM神经网络模型拟合某三甲专科医院的月出院人次并进行预测,比较两种模型的预测效果.方法 运用某三甲专科医院2013—2018年度的月出院人次,分别构建ARIMA乘积季节模型和LSTM神经网络模型,然后利...
【关键词】 ARIMA乘积季节模型；LSTM神经网络模型；出院人次；
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