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目的 探讨时间序列分析的自回归求积移动平均模型(ARIMA)在江苏省流行性感冒(流感)疫情预测预警中的应用.方法 收集江苏省2005年10月至2010年2月各监测点流感样病例(ILI)监测数据,建立基础数据库,对每周ILI发病人数进行ARIMA建模拟合,对2010年3-4月各周流感样病例发病情况进行预测.结果 构建得到ILI发病ARIMA(2,1,2)预测模型为(1+0.785B2)(1 -B)In Xt=(1+0.622B2)εt,其中,B代表后移算子,Xt代表流感样病例发病人数,εt为随机误差.模型残差序列为白噪声,模型的Ljung-Box检验统计量为5.087,P=0.995,拟合效果良好.应用该模型预测2010年3-4月江苏省各周ILI发病情况,预测值符合实际发病变动趋势,实际观测值均在预测值95%CI值内.结论 ARIMA模型能较好地模拟江苏省ILI发病情况.

作者:朱猛;祖荣强;霍翔;鲍昌俊;赵杨;彭志行;喻荣彬;沈洪兵;陈峰

来源:中华预防医学杂志 2011 年 45卷 12期

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作者:
朱猛;祖荣强;霍翔;鲍昌俊;赵杨;彭志行;喻荣彬;沈洪兵;陈峰
来源:
中华预防医学杂志 2011 年 45卷 12期
标签:
模型,统计学 流感,人 预测 时间序列分析 自回归求积移动平均模型 Models,statistical Influenza,human Forecasting Time series analysis Autoregressive integrated moving average model
目的 探讨时间序列分析的自回归求积移动平均模型(ARIMA)在江苏省流行性感冒(流感)疫情预测预警中的应用.方法 收集江苏省2005年10月至2010年2月各监测点流感样病例(ILI)监测数据,建立基础数据库,对每周ILI发病人数进行ARIMA建模拟合,对2010年3-4月各周流感样病例发病情况进行预测.结果 构建得到ILI发病ARIMA(2,1,2)预测模型为(1+0.785B2)(1 -B)In Xt=(1+0.622B2)εt,其中,B代表后移算子,Xt代表流感样病例发病人数,εt为随机误差.模型残差序列为白噪声,模型的Ljung-Box检验统计量为5.087,P=0.995,拟合效果良好.应用该模型预测2010年3-4月江苏省各周ILI发病情况,预测值符合实际发病变动趋势,实际观测值均在预测值95%CI值内.结论 ARIMA模型能较好地模拟江苏省ILI发病情况.

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