arima模型在安徽省流行性感冒发病预测中的应用

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1、ARIMA模型在安徽省流行性感冒发病预测中的应用龚磊，吴家兵，侯赛【摘要】目的探讨自回归移动平均曲线（ARIMA）模型在安徽省流行性感冒发病预测中的可行性，并对流行性感冒月发病数进行预测，为流行性感冒的防控提供理论依据。方法收集2005-2012年安徽省流行性感冒发病资料简历基础数据库，运用SPSS13.0软件对每月发病数进行ARIMA建模拟合，在数据平稳化、定阶和参数估计后，建立ARIMA数学模型，并利用模型对2013年1-12月安徽省流行性感冒发病情况进行预测。结果建立ARIMA(2,2,1)(2,2,0)12模型，预测结果基本符合实际发病变动趋势，验证了该模型的

2、可用性。结论ARIMA模型可用于模拟流行性感冒发病率在时间序列上的变化趋势，进行短期预测。【关键词】时间序列；ARIMA；流行性感冒；发病率；预测ThePathogenesisPredictionofinfluenzainAnhuiProvincebyARIMAModelDepartmentofAcuteInfectiousDiseasePrevention,AnhuiCenterforDiseaseControlandPrevention,Hefei,China.[Abstract]ObjectiveToexploretheapplicationoftimeseri

3、esanalysisonInfluenzaandconfirmfeasibilityandapplicability.MethodsAutoregressiveintegratedmovingaverage(ARIMA)modelwasfittedwithdataofmonthlyincidencefromJanuary2005toJune2012forInfluenza,andthemonthlyincidenceof2013waspredictedandevaluated.ResultsThemodelofARIMA(2,2,1)(2,2,0)12wasestab

4、lished，whichwasusedtoverifyitsusabilityduetopredictiveresultswerebasicsimilartoactualincidence.ConclusionThemodelofARIMAcanbeusedtofittrendsofincidenceforinfluenzaontimeseriesandtoforecastwithinshortperiod.[Keywords]Timeseries;ARIMA;Influenza;Incidence;Forecast[作者单位]安徽省疾病预防控制中心，卫生应急管理与急

5、性传染病防治科，安徽，合肥[作者简介]龚磊（1983-），男，安徽肥东人，医师，硕士。主要研究方向：卫生应急与传染病控制[通讯作者]吴家兵，E-mail：wjb0386@126.com流行性感冒（influenza）简称流感，是由流行性感冒病毒引起的急性呼吸道传染病[1]，引起流感的病毒包括甲型流感病毒、乙型流感病毒、丙型流感病毒、副流感病毒、呼吸道合胞病毒、腺病毒等[2-3]，其中甲型流感病毒由于易发生变异，已引起世界范围内的多次大流行，2009年甲型H1N1流感引起局部地区流感疫情爆发，因而引起广泛的关注。时间序列分析中的自回归移动平均模型[4]（Autoregr

6、essiveintegratedmovingaveragemodel,ARIMA）是由美国学者Box和英国统计学者Jenkins于20世纪60年代初提出的有关时间序列分析、预测与控制的方法，又称Box-Jenkins模型，由于该方法在时间序列分析中有着良好的适用性，且对疾病的发病有着良好的预测功能，近年来在公共卫生领域逐渐被学者重视与运用。本研究尝试用混合有季节性和非季节性成分的ARIMA乘积模型(p,d,q)(P,D,Q)s对安徽省流行性感冒发病序列进行分析与预测，为安徽省流行性感冒的防治提供理论依据。1.资料与方法1.1研究对象2005-2012年，各级医疗、疾控

7、机构通过“中国疾病预防控制信息系统”网络报告的安徽省流行性感冒临床诊断和实验室诊断病例，人口学资料来自于安徽省统计年鉴。1.2资料收集以“发病时间”为2005年1月1日至2012年12月31日；“现住址”为安徽省辖区内各市、县、区；“疾病病种”为流行性感冒，作为检索字段，在“中国疾病预防控制信息系统”中检索病例资料。1.3统计分析[5]1.3.1数据处理：从“中国疾病预防控制信息系统”中下载的流行性感冒分月发病数结合安徽省统计年鉴数据，计算分月流行性感冒发病率（1/10万）。由于平稳序列（方差不随时间变化，均数不随时间变化，自相关系数只与实际间隔有关