SARFIMA模型在肾综合征出血热发病预测中的应用

• 作者: 齐畅 刘利利 李春雨 朱雨辰 张丹丹 王志强 李秀君
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 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
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 分类号: R181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3674.2021.01.004

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.