三种模型在江西省流感样病例预测中的应用与比较

• 作者: 傅伟杰 刘晓青 曾志笠 谢昀
• 来源期刊: 中华疾病控制杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 流感样病例 ARIMA 预测 误差
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 方法学
• 页码范围: 101-105
• 页数: 5页
• 分类号: R13
• 语种: 中文
• DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.01.021

摘要

目的 构建江西省流感流行趋势最优预测模型,为流感防控提供科学指导.方法 从“中国流感监测信息系统”导出江西省2013-2017年每月流感哨点监测数据,并采用自回归(autoregressive,AR)、指数平滑(exponential smoothing,ES)和自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)等不同预测方法建模,并将2017年1～12月的预测值和实际比较.结果 三种模型的R2分别为0.731、0.751和0.815;均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.253、0.243和0.212;平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0.189、0.178和0.151;平均绝对百分误差(mean absolute percent error,MAPE)分别为10.092、9.523和8.124;平均相对误差(mean relative error,MRE)分别为11.45％、10.92％和8.96％.结论 在进行江西省流感样病例就诊百分比趋势建模中,ARIMA是一个较好预测流感样病例就诊百分比的模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢昀	江西省疾病预防控制中心传染病防制所	51	323	9.0	14.0
2	刘晓青	江西省疾病预防控制中心传染病防制所	73	429	11.0	17.0
3	曾志笠	江西省疾病预防控制中心传染病防制所	7	31	4.0	5.0