ARIMA乘积季节模型在布鲁菌病发病预测中的应用

黄文利; 周爽; 周春碚

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ARIMA乘积季节模型在布鲁菌病发病预测中的应用

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目的采用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测重庆市布鲁菌病(简称布病)发病数。方法应用R软件对重庆市2015年1月至2021年12月布病报告病例数进行ARIMA模型建模拟合,选择确定最优模型,并对2022至2023年重庆市布病报告发病数进行预测。结果重庆市布病报告病例数比较平稳,布病发病具有明显的季节分布特征,ARIMA(1,0,0)×(1,0,0)_(12)模型很好地拟合了时间序列,模型的赤池信息量准则(AIC)和许瓦兹贝叶斯准则(BIC)均最小,分别为407.72和417.44。利用该模型预测重庆市2022至2023年布病病例数分别为50例和48例,发病高峰仍在5至8月。结论采用ARIMA乘积季节模型对重庆市布病发病数拟合较好,短期预测结果理想。与2021年相比,预测2022至2023年布病报告发病数略微减少。

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来源
《中国地方病防治杂志》 |2022年第4期|295-296|共2页
作者
黄文利; 周爽; 周春碚;
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作者单位

重庆市疾病预防控制中心;

重庆400042;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类布鲁（Bruce）氏菌病（波形热、地中海热、马尔他岛热）;
关键词
布鲁菌病; 自回归求和移动平均乘积季节模型; 预测;

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