SARFIMA模型在肾综合征出血热发病预测中的应用

摘要：

目的 研究季节性自回归分数差分移动平均(SARFIMA)模型预测肾综合征出血热(HFRS)发病率的效果,并与SARIMA模型进行比较.方法 收集山东省2009年1月至2018年12月HFRS月发病数据,考虑时间序列的短记忆性和长记忆性,构建SARFIMA模型,以SARIMA模型作为对比,比较两个模型的预测准确性.结果 山东省2009-2018年HFRS月发病率具有明显周期性和季节性特征.模型评估表明,SARFIMA模型具有更好的拟合度和预测能力.SARFIMA(1,0.33,3)(1,0,0)12:AIC=-629.76;RMSE=0.028;SARIMA(1,0,3)(1,1,0)12:AIC=-356.43;RMSE=0.033.结论 SARFIMA模型能较好地拟合山东省HFRS月发病率的动态变化,且预测效果优于SARIMA模型.因此,SARFIMA模型可用于HFRS发病率的预测.

关键词：时间序列分析、季节性自回归分数差分移动平均、季节性自回归移动平均、肾综合征出血热、预测

所属期刊栏目：38

分类号：R181(流行病学与防疫)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划项目

在线出版日期：2021-03-25（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：14-17