基于SARIMA模型的细菌性痢疾定量预测及评价
目的：采用SARIMA模型对福建省菌痢发病进行预测和评价,为趋势研判提供可靠的定量数据基础. 方法：回顾性评价利用Eviews5.0软件基于SARIMA模型对福建省2013年9-12月菌痢的定量预测结果,再对2004年1月-2016年3月菌痢月发病数分析和修正模型,然后预测2016年4-12月发病数. 结果：福建省2013年9-12月菌痢预测数据和实际数据相对误差平均值为-12.52％,预测准确度高.2004年1月-2016年3月福建省菌痢月发病序列呈下降态势和周期性波动.对原序列取自然对数、1次1阶非季节差分和1次12阶季节差分后序列得到平稳化,SARIMA(0,1,1)(1,1,1)12、SARIMA(1,1,0)(1,1,1)12、SARIMA(1,1,1)(1,1,0)12、SARIMA(1,1,2)(1,1,0)12参数有统计学意义,残差为白噪声,其中SARIMA(0,1,1)(1,1,1)12拟合优度较好,表达式为：(1-L)(1-0.92L12)log(yt)=(1-0.67L)(1-0.89L12)εt.2004年1月-2016年3月菌痢发病数静态预测值和实际值吻合较好,RMSE为26.89,MAE为15.54,MAPE为14.10,希尔不等系数(Hheil Inequality Coefficient)为0.09.2016年4-12月菌痢动态预测S.E较小,精度较高. 结论：SARIMA模型可对福建省菌痢发病数进行较准确的短期预测,为趋势研判提供可靠的定量数据基础.
细菌性痢疾 发病规律 季节时间序列模型 预测价值
祝寒松 洪荣涛 欧剑鸣 陈武 黄文龙 谢忠杭 章灿明 陈光敏 吴生根
福建省疾病预防控制中心,福州350001 福建省人兽共患病研究重点实验室,福州350001
国内会议
江苏扬州
中文
110-119
2016-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）