基于ARMA和GM(1,1)模型预测四川省新发现棘球蚴病患者检出率变化趋势

摘要：

目的 探索适用于预测四川省新发现棘球蚴病患者检出率的模型,为制定"十四五"棘球蚴病防治规划和策略提供科学依据.方法 收集四川省2007-2020年每年新发现棘球蚴病患者检出率数据,分别建立ARMA时间序列模型和灰色系统GM(1,1)模型,对2021-2023年新发现棘球蚴病患者的检出情况进行预测,同时采用判定系数、平均绝对误差和均方误差等指标比较2种模型的拟合和预测效果.结果 ARMA模型分析结果显示,2017-2020年检出率拟合值和实际值的误差分别为12.44、26.04和33.30,预测2021、2022和2023年四川省新发现棘球蚴病患者检出率分别为50.14/10万、50.04/10万和49.99/10万;GM(1,1)模型分析结果显示,2017-2020年检出率拟合值和实际值的误差分别为6.51、2.94和-1.20,预测2021、2022和2023年四川省新发现棘球蚴病患者检出率分别为20.55/10万、17.65/10万和15.77/10万.对两种模型进行拟合效果评价结果显示,GM(1,1)模型的预测效果优于ARMA模型.结论 可采用GM(1,1)模型预测四川省未来新发现棘球蚴病患者检出率变化趋势,预测的检出率呈现出下降趋势,但仍有新病例检出,需继续加强棘球蚴病的综合防治,巩固防治成果.

关键词：四川省、棘球蚴病、ARMA模型、GM(1,1)模型、预测

所属期刊栏目：39

分类号：R532.32(寄生虫病)

资助基金：四川省科技计划2018SZ0116

在线出版日期：2021-07-01（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：185-190