【摘 要】
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目的:应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对江苏省常州市和盐城市的肺结核发病情况进行预测,探索其用于预测江苏地区肺结核疫情的
【机 构】
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东南大学公共卫生学院,江苏南京210009;江苏省疾病预防控制中心慢性传染病防制所,江苏南京210009;南京医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,江苏南京211166
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目的:应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对江苏省常州市和盐城市的肺结核发病情况进行预测,探索其用于预测江苏地区肺结核疫情的可行性,为今后结核病防控工作提供参考依据.方法:收集并整理江苏省常州市和盐城市2005年1月-2016年12月肺结核月登记发病数资料,使用R3.5.2软件建立ARIMA模型,分别对两市2017年1-12月肺结核月登记发病数进行预测,以平均绝对百分比误差(mean absolute percent error,MAPE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)评估ARIMA模型预测的准确性.结果:常州市的最优预测模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,盐城市的最优预测模型为ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12.用于预测2017年肺结核月登记发病数时,两市的MAPE分别为8.718 6和16.727 8,RMSE分别为14.061 7和39.487 2,MAE分别为11.381 3和33.349 8.结论:ARIMA模型预测常州市肺结核月登记发病数的拟合效果相对较好,故推测该模型更适用于苏南地区肺结核疫情的短期预测和动态分析.
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