手足口病流行时间序列模型及其与气象因素联合预测研究

摘要：

目的 探讨手足口病流行的时间序列特征与预测方法,为风险评估和政策措施制定提供科学依据.方法收集2010至2017年广州市手足口病每月发病数和气象资料(平均气温、总和降雨量、相对湿度),划分训练数据和验证数据,基于自回归求和移动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)建立多元时间序列回归预测模型(SARIMA with external regressors,SARIMAX).结果广州市年平均发病人数为61795例,月平均发病人数为5150例.发病数时间序列具有明显的季节性特征,最终建立模型为SARIMA(0,1,0)(1,1,1)12纳入相对湿度滞后1期变量模型,该模型较基础SARIMA(0,1,0)(1,1,1)12模型AIC值降低16.52％,拟合过程均方根误差(root mean square error,RMSE)降低11.13％,预测过程RMSE降低40.68％.结论SARIMAX模型可提高手足口病流行预测的精确度,相对湿度是广州地区手足口病流行的重要预测因素.

关键词：手足口病、时间序列分析、SARIMAX、预测

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资助基金：广东省医学科学技术研究基金;广州市科技计划项目

在线出版日期：2020-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：354-358