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ARIMA乘积季节模型在手足口病发病预测中的应用研究
目的 构建时间序列ARIMA乘积季节性模型,预测武汉市2015年l～12月手足口病发病趋势和流行强度,探讨该模型在手足口病发病率预测中的应用.方法 应用中国疾病监测信息报告系统2008年1月至2014年12月武汉市手足口病月发病资料,使用PASW Statistics 18.0专家建模器,考虑季节性因素建立ARIMA乘积季节性模型,并将所建模型对2015年手足口病月发病率进行外推预测.结果 模型残差序列为白噪声,ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12模型为佳模型,预测结果显示:2015年手足口病年发病率预测值为197.52/10万,流行强度较2014年报告发病率168.07/10万上升17.52％;2015年手足口病月发病高峰将出现在4、5、6三个月(5月达到高峰值43.83/10万,95％CI:2.96/10万～208.28/10万),至11、12月出现次要高峰.结论 专家建模器构建乘积季节性模型拟合效果较好,在实际工作中要充分考虑社会、自然等影响因素,综合分析,针对性地开展病例的发现、诊治,做好传染源管理和聚集性疫情的疫点消毒卫生处理,为防控工作提出理论与实证依据.
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基于时间序列模型预测上海某三甲综合医院血制品使用量
目的：系统地分析临床各种血液成分的使用情况，找出规律并科学地预测需求量，为预测合理的库存血量提供科学依据。方法：采用IBM SPSS Statistics 23．0软件对上海某三甲综合医院2013年1月—2016年1月临床红细胞和血浆使用情况以及输血人数进行了分析，并使用专家建模器建立模型。结果：残差均为白噪声序列（P＞0．05），模型提取了原序列中所有数据信息，模型诊断通过。与实际值相比，平均相对误差基本在8％以内，且预测值均在95％可信区间内，预测模型精度较高，预测效果良好。结论：建立更加适合临床用血的时间序列模型，可克服经验性用血的不足，制定更科学的血液库存计划，实践收到了良好效果。
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基于自回归积分滑动平均模型的西部某市白纹伊蚊幼虫密度预测
目的 构建时间序列ARIMA乘积季节模型,预测2017年白纹伊蚊幼虫密度,探讨该模型在预测白纹伊蚊幼虫消长趋势中的应用.方法 利用西部某地级市2012年1月至2016年12月的白纹伊蚊幼虫监测资料,运用SPSS 20.0的专家建模器,考虑季节因素对月布雷图指数数据进行ARIMA模型构建,并用所建模型对2017年白纹伊蚊幼虫的消长趋势进行预测.结果 ARIMA(1,0,0)×(0,1,0)12为佳模型.预测2017年白纹伊蚊布雷图指数5-10月份均高于5,高峰主要集中在7-10月(分别为9.9、8.2、11.3和9.33),11月份后开始下降.结论 ARIMA乘积季节模型拟合预测效果较好.2017年,特别是5-10月份,应加强白纹伊蚊的监测、消杀及伊蚊媒介传染病的防控.
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应用ARIMA模型预测结核病发病率研究
目的 应用自回归求和移动平均(ARIMA)模型预测结核病发病率.方法 收集浙江省余姚市2006—2016年结核病月发病资料,采用专家建模器和传统建模方法建立ARIMA模型,根据小贝叶斯信息准则(BIC)值选出优模型,对2006—2016年结核病月发病率进行回代拟合,并对2017年结核病月发病率进行预测.结果 传统建模方法所得模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,专家建模器所得模型为ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12;两个模型的残差序列均未突破可信区间,为白噪声过程,均为恰当模型,但ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12标准化的BIC值更小,确定为优模型.对余姚市2006—2016年结核病月发病率进行回代拟合,实际发病率均落入拟合值的95％CI内,模型预测值能较好拟合原始数据;预测余姚市2017年1—12月结核病月发病率,预测值与实际值的平均相对误差为9.05％.结论 应用专家建模器构建的ARIMA模型可较好地预测结核病发病率.
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基于专家建模器的ARIMA季节模型在手足口病预测预警中的应用
目的 运用专家建模器,探讨自动建立ARIMA季节模型在手足口病发病人数预测预警中的适用性.方法 基于岚山区2008～2016年手足口病季度报告发病人数资料,运用SPSS20.0专家建模器建立ARIMA季节模型,2017年发病报告数据验证模型预测效果,后预测2018年的发病人数.结果 专家建模器自动建立的优模型为ARIMA(1,0,0)(0,1,1)4,各参数均有统计学意义,模型小BIC指标值为9.29,残差序列经检验为白噪声(Ljing-Box统计量Q=10.27,P=0.85,),拟合值基本接近实际值;2017年各季度预测值与实际值动态趋势基本一致,预测的平均绝对百分比误差9.0,平均绝对误差11.73,均方根误差31.49;预测2018年的手足口病发病人数为592人.结论 运用专家建模器自动建立ARIMA季节模型,方法简单、高效,适合基层进行手足口病的预测预警.
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手足口病月发病率的乘积季节ARIMA模型预测研究
目的：探讨乘积季节A RIM A 模型在手足口病月发病率预测的应用价值。方法运用SPSS20．0专家建模器对山东省某市2009年～2014年手足口病月发病率资料建立乘积季节ARI‐M A预测模型，并对2015年的手足口病月发病率情况进行预测。结果乘积季节A RIM A （1，0，0）（1，1，0）12能够较好拟合原始序列，并通过参数估计和残差检验。2015年手足口病月发病率预测值与2014年相比无明显变化，发病高峰仍在5月～7月间。结论专家建模器构建乘积季节A RI‐MA模型简单，所建模型拟合效果好，对手足口病发病率预测有较高的实用价值。
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ARIMA乘积季节模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用
目的 构建时间序列分析ARIMA乘积季节性模型,预测武汉市2013年流行性腮腺炎发病趋势,探讨该模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用.方法 利用中国疾病监测信息报告系统2005年1月至2012年12月武汉市流行性腮腺炎月发病资料,运用PASW Statistics 18.0专家建模器,考虑季节性因素建立ARIMA预测模型,并将所建模型对2013年流行性腮腺炎月发病率进行预测.结果 模型残差序列为白噪声,ARMA(0,1,0)(0,1,1)12模型构建理想,能较好地拟合时间序列,2013年流行性腮腺炎月发病高峰在5～7月,至11、12月出现次要高峰.结论 专家建模器构建乘积季节性模型拟合效果较好,但在实际工作中要充分考虑流行性腮腺炎各项防控措施推行等影响因素,综合分析,为防控工作提出理论与实证建议.
