基于马尔可夫链和隐马尔可夫模型的庆阳市乙型肝炎发病趋势预测

作者：王芸; 罗静

来源：疾病预防控制通报, 2017, 32(06): 1-4.

DOI：10.13215/j.cnki.jbyfkztb.1708013

• 乙型肝炎
• 马尔可夫链
• 隐马尔可夫模型
• 发病趋势
• 预测

目的为准确地预测乙型肝炎发病趋势,根据乙型肝炎发病的变化特点,提出基于马尔可夫链(Markov chain,MC)和隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的传染病预测模型以预测乙型肝炎的发病趋势。方法对2015年1月—2016年10月甘肃省庆阳市分月乙型肝炎发病数分组后,通过交叉验证MC将其划分为5个状态,利用时间与状态的转移概率矩阵进行MC预测;对2015年1月—2016年10月庆阳市分月乙型肝炎发病数差分,假定HMM的隐状态为3后,通过状态转移概率和发射概率矩阵进行HMM预测;选择2016年11月和12月乙型肝炎发病数作为验证集,分别对MC和HMM的预测效果进行验证。结果 MC预测2016年11月和12月发病数分别为91和94,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为17,均方误差(mean squared error,MSE)为298;HMM预测发病数2016年11月和12月分别为77和69,MAE为8.5,MSE为78.5。结论建立的MC和HMM能够捕捉乙型肝炎发病变化规律,无需了解影响被预测变量的相关因素,即可进行预测;HMM和MC相比,HMM有较好的预测精度。