本文關(guān)鍵詞：探索ARIMA模型在呼吸道傳染病疫情預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

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【摘要】：目的探索應(yīng)用時(shí)間序列求和自回歸移動(dòng)平均（Autoregressive integrated movingaverage, ARIMA）模型預(yù)測(cè)本地區(qū)常見(jiàn)呼吸道傳染病的發(fā)病情況。為本區(qū)制定呼吸道傳染病的預(yù)防監(jiān)測(cè)措施提供決策依據(jù)，同時(shí)為其它呼吸道傳染病預(yù)測(cè)模型的研究提供參考。 方法利用《國(guó)家疾病報(bào)告管理信息系統(tǒng)》的資料，應(yīng)用SPSS13.0統(tǒng)計(jì)軟件、采用ARIMA模型，對(duì)2007年1月—2011年12月合肥市蜀山區(qū)常見(jiàn)6種呼吸道傳染病即麻疹、風(fēng)疹、流行性腮腺炎、流行性感冒、水痘、流腦，逐月的發(fā)病情況進(jìn)行建模和擬合，經(jīng)過(guò)參數(shù)估計(jì)、模型診斷、模型評(píng)價(jià)，選擇得到最優(yōu)模型,并對(duì)2012年各月發(fā)病情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)效果。 結(jié)果本文研究的6種常見(jiàn)呼吸道傳染病高發(fā)季節(jié)均在3-5月份、11月份至次年的1月份。經(jīng)過(guò)建模、擬合，得出ARIMA（0.0.1）（0.0.1）是本地區(qū)常見(jiàn)呼吸道傳染病擬合的最佳模型。模型擬合統(tǒng)計(jì)量均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）為20.299,平均絕對(duì)百分位差（Mean Absolute Percent Error， MAPE）為41.264，正態(tài)化的BIC為6.226，決定系數(shù)R2為0.269，根據(jù)貝葉斯準(zhǔn)則BIC值最小， R2最大為最優(yōu)模型；Ljung Box Q值為0.375，即P=0.375，可知?dú)埐顚儆诎自肼曋�，說(shuō)明本模型預(yù)測(cè)相對(duì)適合。建立模型之后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ARIMA分析預(yù)測(cè)，并進(jìn)一步對(duì)2012年本地區(qū)呼吸道傳染病的發(fā)病進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示2012年各月份實(shí)際發(fā)病趨勢(shì)與預(yù)測(cè)曲線圖高度吻合，說(shuō)明ARIMA模型擬合精度和預(yù)測(cè)效果均較好。ARIMA模型對(duì)未來(lái)12月內(nèi)的預(yù)測(cè)值在這幾種傳染病發(fā)病情況未發(fā)生顯著變化時(shí)，，能較好地預(yù)測(cè)這幾種傳染病未來(lái)的走勢(shì)及發(fā)病數(shù)。 結(jié)論ARIMA模型對(duì)蜀山區(qū)常見(jiàn)呼吸道傳染病擬合的預(yù)測(cè)效果較為滿意，ARIMA模型是針對(duì)有季節(jié)性變動(dòng)和趨勢(shì)性分月發(fā)病情況的時(shí)間序列提出的建模方法。ARIMA模型對(duì)未來(lái)12月內(nèi)的預(yù)測(cè)值在這幾種傳染病發(fā)病情況未發(fā)生顯著變化時(shí)，能較好地預(yù)測(cè)這幾種傳染病未來(lái)的走勢(shì)及發(fā)病數(shù)，這將為今后常見(jiàn)呼吸道傳染病的預(yù)防和控制提供理論支持。選用相對(duì)最優(yōu)的ARIMA模型進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息化系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警，具有加強(qiáng)傳染病防控工作的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：呼吸道傳染病 ARIMA模型 預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：安徽醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：R181.8
【目錄】：

• 英文縮略詞5-6
• 中文摘要6-8
• Abstract8-10
• 前言10-14
• 材料和方法14-20
• 資料來(lái)源14
• 方法原理14-19
• 統(tǒng)計(jì)分析19-20
• 結(jié)果20-25
• 傳染病發(fā)病情況20-21
• 數(shù)據(jù)預(yù)處理21-23
• 建立模型23-25
• 討論25-27
• 結(jié)論27-28
• 參考文獻(xiàn)28-30
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷30-31
• 致謝31-32
• ARIMA模型在傳染病預(yù)測(cè)中應(yīng)用的探討（綜述）32-40
• 參考文獻(xiàn)39-40

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1037502