差分自回归移动平均模型在河北省鼠密度监测信息系统中的应用研究

摘要：

目的 探讨差分自回归移动平均(ARIMA)模型在鼠密度信息系统预测分析中的应用.方法 利用SPSS21.0软件对2008-2014年河北省鼠密度逐月资料进行统计,采用ARIMA模型相关模块进行建模拟合及预测分析.结果 河北省城镇主要鼠种褐家鼠和小家鼠的季节分布差异无统计学意义(x2=19.601,P=0.051),选用ARIMA模型对鼠类监测信息进行预测,以ARIMA(3,1,0)×(0,1,1)12模型为最优,2015年各月鼠密度实际值均在预测值的95％CI范围内.结论 ARIMA模型能较好地拟合鼠密度变化趋势,可用于鼠密度的预测预警,结合当地鼠传疾病疫情,为传染病防控工作提供依据.

关键词：鼠密度、差分自回归移动平均模型、预测、预警

所属期刊栏目：28

分类号：R183.5(流行病学与防疫)

在线出版日期：2017-07-06（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：265-268