乘积季节ARIMA模型在乙肝发病率预测中的运用

• 作者: 刘天 刘建昭 夏世国 姚梦雷 毛安禄 王丽 郝海波 黄继贵
• 来源期刊: 医学动物防制
• 学科: 医学
• 关键词: 乙肝 自回归求和滑动平均模型 预测 荆州市
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 640-643
• 页数: 4页
• 分类号: R512.6+2
• 语种: 中文
• DOI: 10.7629/yxdwfz201807007

摘要

目的 探讨乘积季节自回归求和滑动平均模型 (integrated autore-gressive moving average model, ARIMA) 在荆州市乙肝发病预测中的应用, 为乙肝预防控制提供参考.方法 利用2004-2015年乙肝网络监测数据对荆州市乙肝发病率数据构建乘积季节ARIMA模型, 同时利用2016年实际发病率与模型拟合数据进行比较, 评价模型的预测性能, 并预测荆州市2017年的乙肝发病率.结果 荆州市乙肝发病率预测最优模型为ARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1) 12模型, 利用2016年拟合值与实际乙肝发病率比较, 相对误差介于1.33％～27.80％之间, 平均相对误差10.23％, 提示ARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1) 12模型具有较佳的预测能力.预测2017年荆州市乙肝疫情与2016年基本一致, 发病整体平稳.结论 ARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1) 12模型可用于荆州市乙肝发病率的预测, 对乙肝预防控制产生积极的指导作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽		19	26	3.0	4.0
2	夏世国		8	15	3.0	3.0
3	郝海波		8	19	3.0	4.0
4	毛安禄		8	27	3.0	5.0
5	刘建昭		4	40	2.0	4.0
6	黄继贵		21	70	6.0	8.0
7	刘天		9	18	2.0	4.0
8	姚梦雷		15	61	6.0	7.0