ARIMA模型在全國艾滋病新發(fā)現(xiàn)病例數(shù)預(yù)測(cè)中的可行性研究
發(fā)布時(shí)間:2021-12-11 15:56
目的利用全國艾滋病月新發(fā)現(xiàn)率數(shù)據(jù)建立ARIMA模型,并探討該模型在全國艾滋病早期預(yù)測(cè)預(yù)警中的可行性。方法收集2005-2016年《中國疾病預(yù)防控制中心-公共衛(wèi)生科學(xué)數(shù)據(jù)中心》公布的全國歷年艾滋病月新發(fā)現(xiàn)率數(shù)據(jù),利用2005-2016年月新發(fā)現(xiàn)率數(shù)據(jù)建立ARIMA模型分析,同時(shí)利用2016年新發(fā)現(xiàn)率數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型,得到最優(yōu)模型后對(duì)2017年全國艾滋病新發(fā)現(xiàn)率進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果 2005年1月至2016年12月我國艾滋病發(fā)病呈明顯上升趨勢(shì),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化等分析后,獲得ARIMA(1,1,1)(1,1,0)12為最優(yōu)模型,模型檢驗(yàn)得BIC最小值為2.541,R2=0.931,Ljung-Box統(tǒng)計(jì)量為23.293,模型擬合全國艾滋病的發(fā)病趨勢(shì)與實(shí)際發(fā)病趨勢(shì)一致。結(jié)論 ARIMA模型能較好地?cái)M合全國艾滋病的發(fā)病趨勢(shì),對(duì)該病的預(yù)防控制及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有一定的公共衛(wèi)生學(xué)意義。
【文章來源】:中國艾滋病性病. 2020,26(07)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:4 頁
【部分圖文】:
全國艾滋病時(shí)間序列
2005-2016年全國艾滋病發(fā)病存在明顯上升波動(dòng)趨勢(shì)(圖1)。為使時(shí)間序列達(dá)到平穩(wěn)性要求,對(duì)該序列進(jìn)行1階周期為12的差分(圖2)。經(jīng)差分后的時(shí)間序列均值始終分布為在0刻度線上下2側(cè)位置,基本滿足平穩(wěn)性要求,因此d和D均為1。2.3 參數(shù)估計(jì)與模型診斷
根據(jù)ACF圖和PACF圖初步確定備選模型,見表1。根據(jù)BIC信息準(zhǔn)則選擇BIC值最小、R2值接近1、MAPE值最小的模型,即ARIMA(1,1,2)(0,1,1)12,模型參數(shù)估計(jì)見表2。且模型殘差序列的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)均在95%可信區(qū)間范圍內(nèi)(圖3)。并應(yīng)用建立的ARIMA(1,1,2)(0,1,1)12模型對(duì)2016年1-12月全國艾滋病新發(fā)現(xiàn)率進(jìn)行擬合效果檢驗(yàn)(表3)。2.4 模型擬合及預(yù)測(cè)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]自回歸移動(dòng)平均模型在北京市朝陽區(qū)手足口病發(fā)病預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 葛申,馬建新,付凌姣,王晶,崔樹峰,張政. 首都公共衛(wèi)生. 2019(02)
[2]遼陽市艾滋病時(shí)間序列模型灰色預(yù)測(cè)研究[J]. 魏微. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2018(06)
[3]ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型在AIDS發(fā)病預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 王雅文,沈忠周,嚴(yán)寶湖,楊銀. 中華疾病控制雜志. 2018(12)
[4]艾滋病防治三個(gè)90%策略實(shí)施進(jìn)展分析[J]. 徐聰慧,陳清峰,王璐,李菊梅,韓孟杰. 中國艾滋病性病. 2018(09)
[5]ARIMA模型在肺結(jié)核登記病例數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 周惠,陳曉軍,張楊,李智. 江蘇預(yù)防醫(yī)學(xué). 2018(03)
[6]基于ARIMA-BPNN的組合模型在重慶市艾滋病發(fā)現(xiàn)人數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 羅佳偉,張強(qiáng),楊書. 預(yù)防醫(yī)學(xué)情報(bào)雜志. 2018(03)
[7]基于ARIMA的傳染病發(fā)病率趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型實(shí)證研究[J]. 王園園,陳偉,李望晨,李健. 中國城鄉(xiāng)企業(yè)衛(wèi)生. 2017(11)
[8]ARIMA模型與灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型在長沙市艾滋病發(fā)病率預(yù)測(cè)中的效果比較[J]. 程燕,劉如春,謝紅衛(wèi). 職業(yè)與健康. 2017(22)
[9]時(shí)間序列分析在北京市東城區(qū)艾滋病病毒感染者和艾滋病患者發(fā)病率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 王媛媛,田飛,劉晶磊. 疾病監(jiān)測(cè). 2017(09)
[10]2004-2015年中國狂犬病發(fā)病數(shù)據(jù)ARIMA乘積季節(jié)模型的建立及預(yù)測(cè)[J]. 孟凡東,吳迪,隋承光. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2016(03)
本文編號(hào):3534959
【文章來源】:中國艾滋病性病. 2020,26(07)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:4 頁
【部分圖文】:
全國艾滋病時(shí)間序列
2005-2016年全國艾滋病發(fā)病存在明顯上升波動(dòng)趨勢(shì)(圖1)。為使時(shí)間序列達(dá)到平穩(wěn)性要求,對(duì)該序列進(jìn)行1階周期為12的差分(圖2)。經(jīng)差分后的時(shí)間序列均值始終分布為在0刻度線上下2側(cè)位置,基本滿足平穩(wěn)性要求,因此d和D均為1。2.3 參數(shù)估計(jì)與模型診斷
根據(jù)ACF圖和PACF圖初步確定備選模型,見表1。根據(jù)BIC信息準(zhǔn)則選擇BIC值最小、R2值接近1、MAPE值最小的模型,即ARIMA(1,1,2)(0,1,1)12,模型參數(shù)估計(jì)見表2。且模型殘差序列的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)均在95%可信區(qū)間范圍內(nèi)(圖3)。并應(yīng)用建立的ARIMA(1,1,2)(0,1,1)12模型對(duì)2016年1-12月全國艾滋病新發(fā)現(xiàn)率進(jìn)行擬合效果檢驗(yàn)(表3)。2.4 模型擬合及預(yù)測(cè)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]自回歸移動(dòng)平均模型在北京市朝陽區(qū)手足口病發(fā)病預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 葛申,馬建新,付凌姣,王晶,崔樹峰,張政. 首都公共衛(wèi)生. 2019(02)
[2]遼陽市艾滋病時(shí)間序列模型灰色預(yù)測(cè)研究[J]. 魏微. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2018(06)
[3]ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型在AIDS發(fā)病預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 王雅文,沈忠周,嚴(yán)寶湖,楊銀. 中華疾病控制雜志. 2018(12)
[4]艾滋病防治三個(gè)90%策略實(shí)施進(jìn)展分析[J]. 徐聰慧,陳清峰,王璐,李菊梅,韓孟杰. 中國艾滋病性病. 2018(09)
[5]ARIMA模型在肺結(jié)核登記病例數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 周惠,陳曉軍,張楊,李智. 江蘇預(yù)防醫(yī)學(xué). 2018(03)
[6]基于ARIMA-BPNN的組合模型在重慶市艾滋病發(fā)現(xiàn)人數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 羅佳偉,張強(qiáng),楊書. 預(yù)防醫(yī)學(xué)情報(bào)雜志. 2018(03)
[7]基于ARIMA的傳染病發(fā)病率趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型實(shí)證研究[J]. 王園園,陳偉,李望晨,李健. 中國城鄉(xiāng)企業(yè)衛(wèi)生. 2017(11)
[8]ARIMA模型與灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型在長沙市艾滋病發(fā)病率預(yù)測(cè)中的效果比較[J]. 程燕,劉如春,謝紅衛(wèi). 職業(yè)與健康. 2017(22)
[9]時(shí)間序列分析在北京市東城區(qū)艾滋病病毒感染者和艾滋病患者發(fā)病率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 王媛媛,田飛,劉晶磊. 疾病監(jiān)測(cè). 2017(09)
[10]2004-2015年中國狂犬病發(fā)病數(shù)據(jù)ARIMA乘積季節(jié)模型的建立及預(yù)測(cè)[J]. 孟凡東,吳迪,隋承光. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2016(03)
本文編號(hào):3534959
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