基于ARIMA时间序列模型的我国艾滋病发病人数预测

摘要：

目的:分析我国2004-2020年艾滋病发病人数、死亡人数以及发病率和死亡率,并通过建立时间序列模型,对我国艾滋病发病人数进行预测,提出应对策略,为艾滋病科学防治提供借鉴和参考.方法:根据2004-2020年国家卫生健康委《全国法定传染病疫情概况》整理艾滋病发病人数和死亡人数数据,利用SPSS 26.0软件建立ARIMA时间序列模型进行预测,并与实际发病人数进行比较.结果:2020年,我国艾滋病发病人数为62 167人,死亡18 819人,发病率为4.428 3/10万,死亡率1.340 5/10万.根据艾滋病发病人数建立的最优时间序列模型为ARIMA(0,1,0),预测数据的平均准确度为90.03％.结论:ARIMA时间序列模型能较好地拟合艾滋病的发病趋势,目前我国艾滋病虽然处于低流行阶段,但是发病人数逐年增加,防治形势依然严峻.应当加强针对艾滋病的宣传教育,提升艾滋病患者的社会支持,积极构建政府领导、部门负责、全社会共同参与的艾滋病防治格局,从而预防、减少艾滋病传播.

关键词：时间序列模型、ARIMA、艾滋病、预测、防治、策略

所属期刊栏目：36

分类号：R183(流行病学与防疫)

资助基金：合肥市哲学社会科学规划项目HFSKQN202147

在线出版日期：2022-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：91-93