本文關鍵詞：探索ARIMA模型在呼吸道傳染病疫情預測中的應用

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【摘要】：目的探索應用時間序列求和自回歸移動平均（Autoregressive integrated movingaverage, ARIMA）模型預測本地區(qū)常見呼吸道傳染病的發(fā)病情況。為本區(qū)制定呼吸道傳染病的預防監(jiān)測措施提供決策依據(jù)，同時為其它呼吸道傳染病預測模型的研究提供參考。 方法利用《國家疾病報告管理信息系統(tǒng)》的資料，應用SPSS13.0統(tǒng)計軟件、采用ARIMA模型，對2007年1月—2011年12月合肥市蜀山區(qū)常見6種呼吸道傳染病即麻疹、風疹、流行性腮腺炎、流行性感冒、水痘、流腦，逐月的發(fā)病情況進行建模和擬合，經過參數(shù)估計、模型診斷、模型評價，選擇得到最優(yōu)模型,并對2012年各月發(fā)病情況進行預測，評價模型的預測效果。 結果本文研究的6種常見呼吸道傳染病高發(fā)季節(jié)均在3-5月份、11月份至次年的1月份。經過建模、擬合，得出ARIMA（0.0.1）（0.0.1）是本地區(qū)常見呼吸道傳染病擬合的最佳模型。模型擬合統(tǒng)計量均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）為20.299,平均絕對百分位差（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，可知殘差屬于白噪聲值，說明本模型預測相對適合。建立模型之后對數(shù)據(jù)進行ARIMA分析預測，并進一步對2012年本地區(qū)呼吸道傳染病的發(fā)病進行預測，結果顯示2012年各月份實際發(fā)病趨勢與預測曲線圖高度吻合，說明ARIMA模型擬合精度和預測效果均較好。ARIMA模型對未來12月內的預測值在這幾種傳染病發(fā)病情況未發(fā)生顯著變化時，，能較好地預測這幾種傳染病未來的走勢及發(fā)病數(shù)。 結論ARIMA模型對蜀山區(qū)常見呼吸道傳染病擬合的預測效果較為滿意，ARIMA模型是針對有季節(jié)性變動和趨勢性分月發(fā)病情況的時間序列提出的建模方法。ARIMA模型對未來12月內的預測值在這幾種傳染病發(fā)病情況未發(fā)生顯著變化時，能較好地預測這幾種傳染病未來的走勢及發(fā)病數(shù)，這將為今后常見呼吸道傳染病的預防和控制提供理論支持。選用相對最優(yōu)的ARIMA模型進行疾病預測，并根據(jù)預測結果通過網(wǎng)絡信息化系統(tǒng)發(fā)出預警，具有加強傳染病防控工作的實際應用價值。
【關鍵詞】：呼吸道傳染病 ARIMA模型 預測
【學位授予單位】：安徽醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：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
• 資料來源14
• 方法原理14-19
• 統(tǒng)計分析19-20
• 結果20-25
• 傳染病發(fā)病情況20-21
• 數(shù)據(jù)預處理21-23
• 建立模型23-25
• 討論25-27
• 結論27-28
• 參考文獻28-30
• 個人簡歷30-31
• 致謝31-32
• ARIMA模型在傳染病預測中應用的探討（綜述）32-40
• 參考文獻39-40

【參考文獻】

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本文編號：1037502