基于ARIMA模型预测梅毒月发病率的价值

摘要：

目的 探讨建立A RIM A模型在梅毒月发病率预测中的应用价值,为梅毒防控工作提供依据.方法 运用Eview s8.0软件对2009年1月-2015年12月我国梅毒月发病率数据建立A RIM A模型,利用2016年1月-6月实际数据验证,评价模型精度指标采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均相对误差(mean relative error,M RE).同法外推预测2016年7月-12月全国梅毒月发病率.结果 2009年1月-2016年6月全国梅毒月发病率最优模型是ARIMA(2,1,1)×(0,1,1)12,模型表达式为:(1-B)(1-B12)(1+0.820B)(1+0.566B2)x2t=(1+0.365B)(1+0.897B12)εt,R2=0.832,RMSE=0.181,MAE=0.118,MAPE=5.088.外推2016年7月-12月预测结果分别为3.124、3.008、2.906、2.691、2.714、2.717.结论 A RIM A模型具有较高的预测精度,可较好地拟合我国梅毒月发病率的演变趋势并进行短期预测.

关键词：梅毒、ARIMA模型、月发病率、预测

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分类号：R195.1(保健组织与事业（卫生事业管理）)

资助基金：国家"十二五"科技重大专项2012ZX10004905;河南省医学科技攻关计划项目No.201303003Supported by the National "12th Five-Year Plan" Science and Technology Major Project2012ZX10004905;Henan Medical Scientific and Technological Research Project201303003

在线出版日期：2018-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：131-134,152