目的構(gòu)建江西省布病流行趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型,為布病防控提供科學(xué)依據(jù)。方法利用2014-2017年江西省人間布病月發(fā)病數(shù)建立不同差分次數(shù)下的最優(yōu)模型,同時(shí),對(duì)2018年1月的布病發(fā)病數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),比較模型的擬合、預(yù)測(cè)效果。結(jié)果不同差分條件的最優(yōu)模型分別為AR（1）、ARIMA（1,1,3）、ARIMA（3,2,0）、ARIMA（3,3,0）。其中,模型AR（1）對(duì)2018年1月的發(fā)病數(shù)的預(yù)測(cè)誤差最小。結(jié)論 ARIMA模型用于江西省布病發(fā)病數(shù)的短期預(yù)測(cè)基本可行。 

【文章來源】：中國人獸共患病學(xué)報(bào). 2020,36(03)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

江西省2014-2017年布病月發(fā)病數(shù)序列圖

江西省2014-2017年布病月發(fā)病數(shù)序列的(偏)自相關(guān)圖

2018年1月江西省布病報(bào)告數(shù)為5例,4個(gè)最優(yōu)模型中,AR(1)的預(yù)測(cè)誤差最小為0.21,其次是ARIMA(3,3,0)。拋開預(yù)測(cè)誤差較大的ARIMA(1,1,3)和ARIMA(3,2,0),比較AR(1)和ARIMA(3,3,0),可以發(fā)現(xiàn)ARIMA(3,3,0)有著更吻合的趨勢(shì)圖和最大的R2值,而AR(1)有著更小的AIC值和希爾不等指數(shù)。3 討 論

【參考文獻(xiàn)】：
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