本文選題：結(jié)核 + 肺�。� 參考：《中國(guó)全科醫(yī)學(xué)》2014年21期

【摘要】：目的建立肺結(jié)核發(fā)病率(1/10萬(wàn))自回歸積分移動(dòng)平均(ARIMA)-灰色模型(GM)組合模型,并將其應(yīng)用于肺結(jié)核發(fā)病率的預(yù)測(cè),為及早發(fā)現(xiàn)疾病發(fā)展趨勢(shì)和及時(shí)采取控制對(duì)策提供科學(xué)依據(jù)。方法收集遷安市2004年1月—2012年12月肺結(jié)核月發(fā)病率資料,應(yīng)用SPSS 13.0軟件對(duì)肺結(jié)核逐月發(fā)病率進(jìn)行ARIMA建模擬合;然后用GM(1,1)模型對(duì)其帶閾值的殘差序列進(jìn)行修正并構(gòu)造出組合模型,利用此模型對(duì)遷安市2013年肺結(jié)核逐月發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型較好地?cái)M合了肺結(jié)核的發(fā)病情況,模型的所有參數(shù)都通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn);用一閾值為4的GM(1,1)模型對(duì)其殘差序列進(jìn)行修正,預(yù)測(cè)模型通過(guò)了精度檢驗(yàn)(C=0.573,P=0.805),模型擬合精度為基本合格,ARIMA-GM組合模型的平均絕對(duì)誤差(MAE)、平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)都比單個(gè)模型小,利用組合模型對(duì)2013年肺結(jié)核發(fā)病率預(yù)測(cè)。結(jié)論 ARIMA-GM組合模型能較好地?cái)M合遷安市肺結(jié)核發(fā)病情況,且該方法比ARIMA季節(jié)乘積模型預(yù)測(cè)具有更高的精度。預(yù)測(cè)結(jié)果能夠?qū)Ψ谓Y(jié)核的早期預(yù)測(cè)預(yù)警模型的建立提供借鑒,從而有針對(duì)性地采取相應(yīng)的控制措施。
[Abstract]:Objective to establish an autoregressive integral moving average (ARIMAI-GM) model and apply it to predict the incidence of pulmonary tuberculosis, and to provide scientific basis for early detection of disease development trend and timely control measures. Methods the data of monthly incidence of pulmonary tuberculosis in Qianan City from January 2004 to December 2012 were collected and ARIMA model was used to fit the monthly incidence of pulmonary tuberculosis with SPSS 13.0 software. Then the residual sequence with threshold was modified by using GMM1 / 1) model and a combined model was constructed to predict the monthly incidence of pulmonary tuberculosis in Qianan city in 2013. Results the incidence of pulmonary tuberculosis was well fitted by Arima model, and all the parameters of the model were statistically tested, and the residual sequence was modified by a GM1 1) model with a threshold of 4. The prediction model has passed the accuracy test of 0.573Pu 0.8050.The fitting accuracy of the model is basically qualified. The average absolute error of ARIMA-GM combination model is less than that of single model, and the average absolute percentage error (MAPE) of the model is smaller than that of single model. The combined model is used to predict the incidence of pulmonary tuberculosis in 2013. Conclusion the ARIMA-GM combined model can fit the incidence of pulmonary tuberculosis in Qianan City, and this method is more accurate than the Arima seasonal product model. The prediction results can provide reference for the establishment of early prediction and early warning model of pulmonary tuberculosis and take corresponding control measures.
【作者單位】： 河北聯(lián)合大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院;河北聯(lián)合大學(xué)病理系;河北聯(lián)合大學(xué)附屬醫(yī)院;
【基金】：唐山市科學(xué)技術(shù)發(fā)展課題(131302156) 河北聯(lián)合大學(xué)青年科學(xué)研究基金資助項(xiàng)目(z201225)
【分類號(hào)】：R521

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本文編號(hào)：2027259