TBATS模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用

作者：刘天; 童叶青; 罗银波; 黄继贵; 阮德欣; 姚梦雷; 侯清波^*

来源：公共卫生与预防医学, 2022, 33(02): 11-15.

• TBATS
• 流行性腮腺炎
• 预测
• SARIMA

目的 探讨TBATS模型在流行性腮腺炎发病率预测中的可行性。方法 以2004—2017年江西省流腮数据作为演示数据。2004年1月至2017年6月数据作为训练集，2017年7～12月数据作为测试集。训练集分别训练TBATS模型、SARIMA模型，并预测2017年7～12月发病率并与测试集比较，采用MAPE,RMSE,MAE和MER评价模型拟合及预测效果。结果 SARIMA(1,0,0)(1,1,0)12含常数项为最优SARIMA模型。TBATS模型、SARIMA模型拟合的MAPE、MAE、RMSE和MER依次为15.06%,0.21,0.29,13.57%和21.93%,0.29,0.41,18.73%;TBATS模型、SARIMA模型预测的MAPE、MAE、RMSE和MER依次为7.95%,0.08,0.11,7.12%和15.33%,0.17,0.18,14.93%。结论 TBATS模型对流行性腮腺炎发病率预测精度高，值得推广应用。

• 单位
  湖北省疾病预防控制中心