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目的 探讨自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)模型在北京市昌平区肺结核发病数预测中的应用,阐述建模过程并预测2015年昌平区肺结核发病数,为制定防治策略合理配置资源等提供参考.方法 采用全国结核病网络专报系统中2009-2014年现住址为北京市昌平区的肺结核报告发病数数据,通过模型识别、参数估计、检验诊断及模型评价,建立昌平区结核病发病数的ARIMA模型,并预测其2015年肺结核发病数.结果 现住址为昌平区的肺结核发病数预测模型为ARIMA(0,1,1)(0,l,1)12,预测2015年的新发报告肺结核患者总数为851例,模型2015年第一、二季度(1-6月)预测误差率为1.65%,不到10%,模型预测精度较好.结论 ARIMA模型适用于昌平区肺结核发病数的早期预测.

作者:原梅;张治国;豆智慧;王路钦;张峣;李卫民;高基民

来源:疾病监测 2015 年 30卷 12期

知识库介绍

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作者:
原梅;张治国;豆智慧;王路钦;张峣;李卫民;高基民
来源:
疾病监测 2015 年 30卷 12期
标签:
ARIMA模型 结核病 发病数 预测 ARIMA model Tuberculosis Incidence Prediction
目的 探讨自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)模型在北京市昌平区肺结核发病数预测中的应用,阐述建模过程并预测2015年昌平区肺结核发病数,为制定防治策略合理配置资源等提供参考.方法 采用全国结核病网络专报系统中2009-2014年现住址为北京市昌平区的肺结核报告发病数数据,通过模型识别、参数估计、检验诊断及模型评价,建立昌平区结核病发病数的ARIMA模型,并预测其2015年肺结核发病数.结果 现住址为昌平区的肺结核发病数预测模型为ARIMA(0,1,1)(0,l,1)12,预测2015年的新发报告肺结核患者总数为851例,模型2015年第一、二季度(1-6月)预测误差率为1.65%,不到10%,模型预测精度较好.结论 ARIMA模型适用于昌平区肺结核发病数的早期预测.

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