目的:利用百度關(guān)鍵詞搜索指數(shù)和全國手足口病發(fā)病數(shù)建立手足口病預(yù)測模型。方法:從疾病名稱、癥狀、治療和預(yù)防等方面選擇關(guān)鍵詞,獲取關(guān)鍵詞的百度指數(shù),篩選出相關(guān)系數(shù)大于0.7的關(guān)鍵詞來構(gòu)建綜合百度搜索指數(shù),結(jié)合全國手足口病發(fā)病數(shù)進(jìn)行自回歸移動(dòng)平均（ARIMA）模型的擬合和預(yù)測。結(jié)果:相關(guān)性分析表明手足口病發(fā)病數(shù)與綜合百度指數(shù)高度相關(guān)（r=0.94,P<0.05）,且兩者變化趨勢非常一致。結(jié)合百度搜索指數(shù)建立的ARIMA模型的平均絕對百分比誤差為24.86%,均方根誤差百分比為29.86%;單獨(dú)基于發(fā)病歷史數(shù)據(jù)建立的ARIMA模型的平均絕對百分比誤差為27.58%,均方根誤差百分比為35.50%,前者的預(yù)測精度更好。結(jié)論:百度搜索指數(shù)可以提升ARIMA模型預(yù)測性能,結(jié)合百度搜索指數(shù)和手足口病發(fā)病數(shù)建立的ARIMA模型能較好地預(yù)測手足口病發(fā)病數(shù)。 

【文章來源】：汕頭大學(xué)醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,33(02)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

基于百度搜索指數(shù)的ARIMA模型預(yù)測效果圖

圖1 基于百度搜索指數(shù)的ARIMA模型預(yù)測效果圖本研究利用關(guān)鍵詞挖掘工具，從240個(gè)百度關(guān)鍵詞最終篩選出19個(gè)相關(guān)系數(shù)大于0.7的關(guān)鍵詞，然后加權(quán)構(gòu)建綜合百度搜索指數(shù)，提高了預(yù)測的精確度。綜合百度搜索指數(shù)與手足口病發(fā)病數(shù)的相關(guān)性為0.94，同時(shí)，兩者變化的趨勢較為一致，說明使用百度指數(shù)進(jìn)行手足口病發(fā)病的預(yù)測是合理且可靠的。利用建立的ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測，發(fā)現(xiàn)用結(jié)合百度搜索指數(shù)建立的ARIMA模型相對于只基于手足口病發(fā)病數(shù)建立的ARIMA模型，前者的MAPE值以及RMSPE值都比較低，說明使用百度搜索指數(shù)可以更好地提升ARIMA模型的預(yù)測性能。

【參考文獻(xiàn)】：
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