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乙型肝炎是我国“十一五”规划中严格控制的传染病，其发病和死亡数多年位居我国法定传染病报告前列。乙型肝炎流行因素比较复杂，发病死亡都有明显的季节流行高峰。ARIMA乘积季节模型是针对季节性时间序列提出的一种预测模型，可以综合考虑序列的趋势变化、周期变化及随机干扰，并借助模型参数进行了量化，反复拟合，达到理想效果。按照非线性预测理论，乙型肝炎的发病死亡可认为是一种复杂的非线性函数的逼近过程，人工神经网络具有能够逼近任意连续函数和非线性映射的能力，利用非线性函数可模拟出序列中所有的确定性因素特征，是近年来在传染病预测领域里迅速发展的一种新型的多元非线性建模方法。
本文结合乙型肝炎发病死亡以上特点，利用2000～2009年中国乙型肝炎月发病死亡数据，选用ARIMA乘积季节模型和BP人工神经网络两种方法对未来一年乙型肝炎发病死亡情况进行预测，从而比较两种模型在预测精度上的差别，掌握乙型肝炎的流行趋势，为政府和决策部门制定预防控制措施提供科学的理论依据。
预测结果表明：ARIMA乘积季节模型与BP神经网络的预测结果基本一致，2010年的12个月份中，乙型肝炎发病率两个高峰期集中在3月和7月，10月份发病率达到最低值，其它各月份间略有波动，预测曲线近“M”型，ARIMA乘积季节模型预测全年发病率最高月份为7月9.1345(1/10万)，最低值出现在10月7.5520(1/10万)，BP神经网络预测全年发病率最高月份为3月9.0923(1/10万)，最低值出现在10月6.5765（1/10万），发病率2010年与2009年相比呈下降趋势；2010年乙型肝炎死亡率在春秋两季较高，11月份死亡率达到最低值，其它各月份间略有波动，预测曲线也近“M”型，ARIMA乘积季节模型预测全年死亡率最高月份为5月0.0059(1/10万)，最低值出现在11月0.0040(1/10万)，BP神经网络预测全年死亡率最高月份为9月0.0071(1/10万)，最低值出现在11月0.0038(1/10万)；死亡率2010年与2009年总体持平；ARIMA乘积季节模型对乙型肝炎发病死亡预测的相对误差率分别为0.065和0.105；BP神经网络对乙型肝炎发病死亡预测的相对误差率分别为0.032和0.117。