基于时间序列模型对甲型病毒性肝炎的预测研究

摘要：

目的 探讨时间序列模型在甲肝发病预测的应用,为下一步采取防控措施提供科学依据. 方法 基于宜昌市2005-2015年逐月甲肝发病率建立两种模型,对2016年甲肝的发病率进行预测,并将预测值与实际值进行拟合评价.结果 ARIMA模型首先要求数据平稳,宜昌市的甲肝发病存在季节性波动,为不平稳序列,但2010年之后数据较为平稳,经对2010-2015年甲肝月发病率进行季节性差分、差分处理,新数列为平稳序列(游程检验法Z=1.447,P=0.148),然后进行参数估计(BIC=-4.293)和白噪声检验(Q=22.150,P=0.138),据此建立ARIMA模型,ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型为最优模型,能较好的模拟甲型病毒性肝炎的发病. 结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型能较好的模拟甲肝发病在时间序列的变化趋势,为制定科学的防控措施和策略提供依据.

关键词：时间序列模型、甲肝、预测

所属期刊栏目：24

分类号：R512.6+1(传染病)

资助基金：湖北省卫生计生科研基金WJ2015MB179

在线出版日期：2017-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1009-1011