上海市流感样病例就诊百分比时间序列分析和预测模型研究

摘要：

[目的]利用季节性差分移动自回归平均模型(SAR1MA)预测上海市流感样病例就诊百分比(ILI％)的发病趋势,为及时采取针对性防控措施提供重要的参考依据.[方法]对2015年第15周至2019年第52周上海市疾病预防控制中心ILI％监测数据进行时间序列分析并建立预测模型,使用前212周数据建立SARIMA模型,后36周数据评估模型预测效果.[结果]2015年第15周—2019年第52周上海市ILI％平均值为1.494％,有较明显的流行高峰出现.最终建模SARIMA(1,0,0)(2,0,0)52,模型残差为白噪声序列,真实值均在预测值95％置信区间内.[结论]SARIMA(1,0,0)(2,0,0)52可用于上海市ILI％的中期预测,并为全市流感流行和暴发起到预警作用.

关键词：流感、流感样病例就诊百分比、时间序列、季节性差分移动自回归平均模型

所属期刊栏目：35

分类号：R373.1+3(医学微生物学（病原细菌学、病原微生物学）)

资助基金：科技部科技创新新一代人工智能重大项目;科技部科技创新新一代人工智能重大项目;上海市卫生健康委员会青年课题

在线出版日期：2023-06-01（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：116-121