河北省流行性腮腺炎时间组合SARIMA模型分析

摘要：

目的 对河北省流行性腮腺炎(简称"流腮")病例数据进行时间序列分析,为制定控制流腮疫情措施提供长期和动态支持,对历史疫情评估,对未来疫情预测和预警.方法 利用河北省2004-2020年流腮病例数据建立四维时间组合的季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型,选择静态预测模式进行分析.结果 2020年河北省流腮疫情呈季节性单峰分布,不同于往年的双峰分布.建立的年、季、月和周四维时间组合SARIMA模型分别为:ARIMA(1,2,2)、SARIMA(3,2,0)(0,0,1)4、SARIMA(2,1,2)(1,1,2)12和 SARIMA(5,0,0)(1,1,1)52,模型拟合和预测评价结果均显示良好,但时间单位越小,Theil不等式系数越小.实际值均落在4个组合模型预测值的95％可信区间,2021年预测值为7.43/10万,相比2020年呈下降趋势,2021年第1季、月和周的预测值分别为1.73/10万、0.25/10万和0.08/10万,与往年的同期发病趋势一致.结论 四维时间组合SARIMA模型在保持原有静态预测精确性的基础上,相对延长预测时间长度,并随着时间单位逐步变小,预测效果逐步提升.

关键词：流行性腮腺炎、时间序列、SARIMA、模型拟合、预测、分析

所属期刊栏目：39

分类号：R373.1+6(医学微生物学（病原细菌学、病原微生物学）)

资助基金：河北省卫生健康委员会ZL20210353

在线出版日期：2023-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：132-135