本文關(guān)鍵詞： 丙型病毒性肝炎 指數(shù)平滑法 ARIMA模型 發(fā)病率 預(yù)測(cè)　出處：《中國(guó)疫苗和免疫》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目的分析指數(shù)平滑法和ARIMA模型對(duì)湖北省丙型病毒性肝炎(丙肝)發(fā)病率的預(yù)測(cè)效能。方法選取湖北省2004年1月-2014年12月丙肝發(fā)病數(shù)據(jù)作為指數(shù)平滑法和ARIMA模型的建模部分,2015年1-12月丙肝發(fā)病數(shù)據(jù)作為模型驗(yàn)證部分,比較兩種模型的擬合和預(yù)測(cè)效果優(yōu)劣。結(jié)果 2004-2015年湖北省丙肝報(bào)告發(fā)病率呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì),ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)_(12)模型擬合的均方根誤差(RMSE)為0.076,2015年1-12月預(yù)測(cè)值年平均相對(duì)誤差為1.67%;運(yùn)用指數(shù)平滑法構(gòu)建的模型是Winters加法模型,其擬合結(jié)果 RMSE為0.086,預(yù)測(cè)2015年1-12月的年平均相對(duì)誤差為2.12%。結(jié)論 ARIMA模型擬合效果較好,預(yù)測(cè)精度更高,可應(yīng)用于丙肝疫情的預(yù)測(cè)和預(yù)警。
[Abstract]:Objective to analyze the predictive efficacy of exponential smoothing method and ARIMA model for the incidence of hepatitis C in Hubei Province. Methods the data of hepatitis C from January 2004 to December 2014 in Hubei Province were selected as exponential smoothing method and ARIMA model. In the modeling part, from January to December of 2015, the incidence data of hepatitis C were used as the verification part of the model. Results the reported incidence rate of hepatitis C in Hubei Province from 2004 to 2015 showed a significant upward trend. The RMSE of the model fitting was 0.076, and the average annual relative error of the predicted value in January-December of 2015 was 1.6775, and the mean square error (RMSE) of the two models was 0.076, and the mean relative error of the predicted value in 2015 was 1.677.Results the incidence rate of hepatitis C in Hubei Province showed an increasing trend from 2004 to 2015. The mean square root error (RMSE) of the model fitted was 0.076. The model constructed by exponential smoothing method is Winters addition model. The fitting result RMSE is 0.086 and the average annual relative error between 2015 and December is 2.12.Conclusion the fitting effect of ARIMA model is better and the prediction accuracy is higher. It can be applied to the prediction and early warning of hepatitis C epidemic situation.
【作者單位】： 江漢大學(xué)醫(yī)學(xué)院;湖北省疾病預(yù)防控制中心;
【分類號(hào)】：R181.3;R512.63

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本文編號(hào)：1503634