中国肺结核发病趋势的ARIMA乘积季节模型构建

摘要：

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,残差序列的白噪声通过检验.预测结果的平均绝对误差百分比(MAPE)为7.17％,且在3月、10月关键节点处,预测误差仅为4.61％、2.5％.结论 构建的ARIMA乘积季节模型拟合及预测效果良好,能较好地描述我国肺结核的发病趋势,为防控物资储备和人员安排提供数据支持.

关键词：肺结核;ARIMA乘积季节模型;时间序列;预测

所属期刊栏目：32

分类号：R521(结核病)

资助基金：江苏省高校自然科学研究;2020年江苏省大学生创新训练计划项目;南京医科大学康达学院科研课题;江苏高校哲社

在线出版日期：2021-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：400-402,408