手足口病发病预测4种时间序列预测模型比较

• 作者: 刘超 孟园园 张庆雯
• 来源期刊: 中国公共卫生
• 学科: 医学
• 关键词: 手足口病 发病预测 季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA) 温特线性与季节指数平滑模型 Census X12季节分解模型 线性组合预测模型 比较
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 调查报告与分析|Survey and Report
• 页码范围: 218-223
• 页数: 6页
• 分类号: R181
• 语种: 中文
• DOI: 10.11847/zgggws1133517

摘要

目的 比较季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)、温特线性与季节指数平滑模型、Census X12季节分解模型和线性组合预测模型4种时间序列预测模型对手足口病发病的预测性能,为手足口病的预测提供方法支撑.方法 收集中国疾病预防控制中心2008年1月-2019年12月发布的中国手足口病月度发病人数和《中国统计年鉴—2020》发布的年末常住人口数据,据此测算出2008年1月-2019年12月中国手足口病的月度发病率数据;以2008年1月-2018年12月中国手足口病月度发病率数据作为样本建模数据分别构建SARIMA模型、温特线性与季节指数平滑模型、Census X12季节分解模型和线性组合预测模型,以2019年1-12月中国手足口病月度发病率数据作为样本外评估预测数据评价4个模型的预测效果.结果 SARIMA模型、温特线性与季节指数平滑模型、Census X12季节分解模型和线性组合预测模型的平均绝对误差(MAD)分别为10.311、14.433、8.424和9.334,预测误差的方差(MSE)分别为30.757、112.847、12.007和18.847,平均相对误差的绝对值(MAPE)分别为1.725％、2.415％、1.409％和1.562％;拟合效果最好的时间序列预测模型为Census X 12季节分解模型,其次为线性组合预测模型,再次为SARIMA模型,温特线性与季节指数平滑模型的拟合效果最差.结论 Census X12季节分解模型能较好地预测全国手足口病的发病情况,可为今后手足口病的预防控制工作提供决策性依据.