基于百度指数的流感预测模型比较研究

• 作者: 付之鸥 彭志行 李苑 牛琦娟 王凯 王斐 王毅
• 来源期刊: 江苏预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: 流行性感冒 流感样病例(ILI) 百度指数 预测模型 时间序列
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 617-621
• 页数: 5页
• 分类号: R511.7
• 字数: 5148字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13668/j.issn.1006-9070.2019.06.008

摘要

目的 将流感关键字的百度指数与流感样病例(ILI)监测数据相结合,探讨建立最优流感预测模型.方法 使用芜湖地区2014年第1周至2018年第52周数据建立模型,使用2019年第1周至2019年第10周数据评价模型.围绕流感的称谓、症状、治疗和预防确定流感关键字,分析不同滞后期流感关键字百度指数与流感样病例占门诊量百分比(ILI％)相关性,在相关程度最大的滞后期分别建立多重线性回归模型、主成分回归模型、回归和时间序列组合模型,比较各模型的拟合优度和预测误差.结果 2014-2018年芜湖市国家流感监测哨点医院共上报ILI病例19 180例,ILI％为2.75％,2014-2018年分别为1.57％、1.31％、2.48％、3.36％、4.98％.当百度指数与ILI％同步时相关程度最大,筛选出13个相关系数r≥0.3的关键字用于建立模型.评价结果显示,回归和时间序列的组合模型拟合优度和预测效果最好,R2和调整R2分别为0.840、0.829,平均相对误差为20.748％、14.893％.结论 利用百度指数建立回归和时间序列组合模型可作为流感传统监测和预测的有益补充.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李苑		93	481	11.0	17.0
2	王毅		25	18	3.0	3.0
3	彭志行	南京医科大学公共卫生学院	58	717	17.0	25.0
4	王斐		15	105	4.0	10.0
5	付之鸥	南京医科大学公共卫生学院	3	1	1.0	1.0
6	王凯		3	1	1.0	1.0
7	牛琦娟	南京医科大学公共卫生学院	3	5	1.0	2.0