基于自回归滑动平均混合模型的布鲁菌病流行趋势预测

摘要：

目的 对我国布鲁菌病(简称布病)月发病率进行预测,为了解我国布病流行趋势、制定防控策略提供数据支持和决策依据.方法 以国家人口与健康科学数据共享平台为数据来源,使用2004年1月-2016年12月全国布病月发病率数据建立历史序列,应用R软件构建自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)并进行数据拟合和预测.结果 本研究构建乘积季节ARIMA(2,1,2)(2,1,1)12模型各项参数都有统计学意义(均有P＜0.001),模型很好的拟合了全国布病月发病率的变化规律,预测值与实际值之间的平均相对误差为21.77％;预测2017年、2018年、2019年和2020年布病的月平均发病率分别为0.399 5/10万、0.423 8/10万、0.445 6/10万、0.4712/10万,呈逐渐增高趋势(x2=14.244,P＜0.001),在4-7月份出现发病峰值.结论 在自然状况下,我国人间布病的月发病率将逐年增高,应采取相应措施进行控制.

关键词：布鲁菌病、时间序列、ARIMA模型

所属期刊栏目：23

分类号：R155.3(营养卫生、食品卫生)

资助基金：宁夏自然科学基金NZ17187;西北民族大学中央高校基本科研业务费项目重点项目31920180088

在线出版日期：2019-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：932-937