目的比較季節(jié)性差分自回歸移動平均模型（seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA）和SARIMA-廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（general regression neural network,GRNN）組合模型對中國流行性腮腺炎發(fā)病的預(yù)測效果,指導(dǎo)流行性腮腺炎的預(yù)防控制。方法收集2010年1月-2017年12月全國流行性腮腺炎月發(fā)病率數(shù)據(jù),構(gòu)建SARIMA模型和SARIMA-GRNN組合模型,以2018年的實(shí)際月發(fā)病率進(jìn)行驗(yàn)證,比較兩種模型的擬合效果。結(jié)果流行性腮腺炎的流行特征呈季節(jié)性雙峰分布。經(jīng)篩選:SARIMA（2,1,2）×（0,1,1）₁₂模型為相對最優(yōu)模型（AIC=49.02,AICc=50.12,BIC=63.53）;SARIMA-GRNN組合模型的最優(yōu)光滑因子為0.013。SARIMA模型的MAPE、MAE、RMSE和R²分別為17.221%、0.236、0.252和0.714,SARIMA-GRNN為14.115%、0.181、0.221和0.781。結(jié)論 SARI... 

【文章來源】：中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2020,37(04)北大核心

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全國流行性腮腺炎月發(fā)病率的時序圖

從2010年1月-2017年12月,全國流行性腮腺炎的發(fā)病率呈現(xiàn)整體下降趨勢,以12個月為周期呈季節(jié)性波動,全年有兩個發(fā)病高峰,即4-7月和10月-次年1月。(2)差分平穩(wěn)化。對原序列做1階差分和12步差分進(jìn)行平穩(wěn)化,對差分后的序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn),Dickey-Fuller統(tǒng)計(jì)量為-5.741(P=0.010),說明序列平穩(wěn)。(3)選擇模型參數(shù)。短期相關(guān)特征根據(jù)差分后12階以內(nèi)的ACF和PACF確定,自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)均拖尾,p和q的確定從1階開始反復(fù)嘗試,由于3階以上模型的大部分參數(shù)不顯著,因此P≤2,q≤2。根據(jù)12階的偏自相關(guān)系數(shù)在兩倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍外,嘗試季節(jié)自相關(guān)特征P=0,Q≤1,見圖2。(2)模型檢驗(yàn)。

用forecast函數(shù)預(yù)測2018年12個月的發(fā)病率,2018年的實(shí)際發(fā)病率均在預(yù)測值的95%CI,預(yù)測值及95%置信區(qū)間見圖3。3.SARIMA-GRNN組合模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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