应用时间序列模型预测宜昌市甲型病毒性肝炎发病率

作者：刘继恒; 徐勇; 刘军; 张皓; 贺圆圆; 徐承中; 韩乙宁

来源：公共卫生与预防医学, 2017, 28(02): 10-13.

• ARIMA模型
• 季节趋势模型
• 甲肝
• 预测

目的探讨应用ARIMA、季节趋势等时间系列模型预测甲型病毒性肝炎发病率。方法基于2005—2015年宜昌市逐月甲型病毒性肝炎发病率建立两种模型,对2016年甲型病毒性肝炎的发病率进行预测;采用平均绝对百分误差(MAPE)对预测模型进行拟合效果评价。结果两种时间序列与季节趋势模型能较好的模拟甲肝发病,但时间序列模型优于季节性趋势。应用最优模型对2016年甲型病毒性肝炎的发病率进行预测。结论两种时间序列与季节趋势模型能较好的模拟宜昌市甲型病毒性肝炎发病在时间序列的变化趋势,但ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型能较好的模拟甲型病毒性肝炎发病在时间序列的变化趋势,为制定科学的防控措施和策略提供依据。

• 单位
  宜昌市疾病预防控制中心