三种预测模型对南京市水痘发病预测的应用与比较

作者：许阳婷

来源：华南预防医学, 2021, 47(01): 10-14.

• 水痘
• Holt-winters模型
• 自回归移动平均法
• 预测

目的构建南京市水痘发病预测的最优模型,为水痘防控给予科学指导。方法以2014—2018年南京市逐月水痘发病率分别建立Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘积模型和自回归移动平均法(ARIMA)模型。对模型进行参数检验,计算预测值与实际值相对误差,选择最优模型预测南京市2019年的水痘发病率。结果基于Ljung-BOX检验水准,剔除Holt-Winters加法模型,选择Holt-Winters乘积模型和ARIMA模型为水痘预测模型。Holt-Winters乘积模型和ARIMA模型的贝叶斯信息规则(BIC)分别为1.24、1.81,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为14.24%、21.86%;R2均为0.97,预测值与实际值平均相对误差分别为11.90%、15.76%。结论 Holt-Winters乘积模型在拟合与预测效果上优于ARIMA模型,是水痘短期内预测精度较高的模型。

• 单位
  南京市疾病预防控制中心