季节自回归滑动平均模型在食源性疾病发生预测中的作用

作者：邓雯文; 曾德唯; 吴小花; 田渝; 甘忠志^*; 叶孟良

来源：中国预防医学杂志, 2021, 22(03): 197-202.

DOI：10.16506/j.1009-6639.2021.03.008

• 食源性疾病
• 季节自回归滑动平均模型
• 传染病

目的建立食源性疾病发病的季节自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)模型,并对验证集进行预测。方法本研究使用R 4.0对重庆市南岸区2016年1月—2020年6月食源性疾病罹患率进行SARIMA模型拟合。结果该食源性疾病的流行高峰在夏秋季节(6、7、9、10、11月),其最佳预测模型为SARIMA(0,1,1)(1,1,0),且该模型在预测2020年6—12月罹患率的RMSE、MAPE值分别为20.804 8,17.174 7%,预测效果较好。结论 SARIMA模型在预测重庆市地区食源性疾病的发病和流行趋势上有一定的效果,并能对未来的罹患率进行估计,可为今后的食源性疾病的防控工作提供参考。

• 单位
  重庆医科大学