ARIMA乘积季节模型在我国甲肝发病预测中的应用

目的：应用求和自回归移动平均模型（ARIMA）乘积季节模型对我国病毒性甲型肝炎进行预测分析,为甲型肝炎的防治提供决策依据。方法：对1994~2012年我国甲型肝炎月发病数的历史疫情数据建立ARIMA乘积季节模型,应用Eviews 6.0软件进行模型拟合,对2013年上半年甲型肝炎的月发病数进行预测,并用实际数据评估模型预测效果。结果：ARIMA（1,1,0）（2,1,2）12模型较好地拟合了既往甲肝的实际发病序列,也获得了较好的预测效果。结论：ARIMA模型能够较好地模拟我国甲型肝炎的发病趋势,预测效果良好,可为甲肝疫情的防控提供一定的科学数据。

2004-2015年中国狂犬病发病数据ARIMA乘积季节模型的建立及预测

目的了解我国大陆地区2004-2015年狂犬病的发病情况,建立狂犬病发病的时间序列模型,利用模型进行短期预测,为狂犬病的预防和控制提供参考。方法通过查阅2004-2015年每月的《中华人民共和国卫生和计划生育委员会公报》,获得狂犬病发病的月统计数据,利用2004-2014年的数据建立ARIMA乘积季节模型,并利用建立的模型预测2015年数据,与实际发病数据比较。结果中国2004-2015年总计报告狂犬病25561例,年平均发病率为0.1592/10万,总计报告死亡病例22196例,年平均死亡率为0.1383/10万,2004年-2007年,狂犬病的发病人数和死亡人数逐年上升,2008年至2015年,持续下降。狂犬病具有一定的季节趋势,其中夏秋季节报告发病人数较多,而冬春季节发病人数较少。根据2004-2014年发病资料建立的最优时间序列模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,模型预测2015年发病人数为764,相对误差7.73%。结论我国大陆地区狂犬病发病在2007年达到峰值之后,之后年发病率持续降低。ARIMA乘积季节模型能很好地拟合狂犬病发病的长期趋势和季节趋势,回代拟合和短期预测效果较理想。

基于ARIMA乘积季节模型的新疆喀什百日咳流行趋势分析

目的采用时间序列分析方法建立ARIMA乘积季节模型,拟合具有趋势性和季节性的2008-2015年新疆喀什地区百日咳的每月新发数量并作短期预测,为百日咳的预防与控制提供决策依据。方法以百日咳的每月新发病数为原始序列,用差分和季节差分方法对序列做平稳化操作,用具有季节性的自回归移动平均(ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s)模型拟合序列,根据ACF和PACF图对模型定阶并估计参数,再对模型及其参数进行显著性检验,应用残差和AIC和SBC进行评价,建立最优ARIMA乘积季节模型。结果用ARIMA(2,1,2)(0,1,1)_(12)模型模拟2008年1月-2015年6月百日咳每月新发数量,模拟的MAPE=52.05,值稍偏大,但在可接受的范围内。再用该模型预测出2015年7-12月的百日咳每月新发数量,MAPE=18.05,模型预测效果较好。最后用该模型预测2016年的百日咳每月新发病数,发现2016年新疆喀什百日咳新发病数仍处于较高水平,最大值出现在8月,新发病数为87(28,146)。结论 ARIMA(2,1,2)(0,1,1)_(12)模型可用于拟合并且短期预测新疆喀什地区百日咳新发数量,为相关政府部门提供可靠信息。

恶性肿瘤住院量与住院费用的ARIMA乘积季节模型预测研究

目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型在恶性肿瘤住院量与住院费用中的应用,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007-2016年逐月恶性肿瘤住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007-2015年逐月恶性肿瘤的住院人次和住院费用进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017年恶性肿瘤逐月住院人次与住院费用。结果 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)是恶性肿瘤住院人次与住院费用的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为1.1%和1.47%。根据ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)预测结果,2017年恶性肿瘤住院量将达7631人次,住院费用将达3.36亿元。结论 ARIMA季节乘积模型能很好地应用于医院业务管理预测中。

ARIMA乘积季节模型预测我国戊肝的发病趋势

目的:根据戊型肝炎(戊肝)季节性、趋势性流行现象,建立求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型对我国戊肝发病进行预测。方法:应用SPSS23.0软件对2004年1月—2018年6月我国戊肝传染病疫情月度数据建模,对2018年下半年戊肝发病数进行预测,以该时段疫情数据评估模型的预测效果。结果:将ARIMA(2,1,0)(0,1,1)12和ARIMA(0,1,2)(0,1,1)12两个模型预测的平均值作为预测值,预测结果的平均相对误差为4.69%,标准差为3.27%。结论:ARIMA乘积季节模型拟合及预测效果良好,能够较好地描述该时段我国戊肝的发病趋势,为戊肝预防控制措施的制定以及卫生资源的合理配置提供一定的科学依据。

ARIMA乘积季节模型在河南省风疹疫情预测中的应用

目的建立自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型,探讨其在河南省风疹发病趋势预测应用中的可行性。方法收集河南省2004—2013年报告的各月风疹病例数,建立ARIMA乘积季节模型,用2014年1—12月报告的风疹病例数,验证模型预测效果。结果河南省2004—2013年报告的风疹病例数呈现明显的季节效应,2009年前呈现逐年增多的趋势,2009年后呈现逐年减少的趋势;模型ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12能较好的拟合既往的风疹病例数,且对2014年1—12月份风疹病例数的预测值与实际值基本吻合。结论 ARIMA乘积季节模型对河南省风疹发病趋势的预测具有可行性。

ARIMA乘积季节模型在医院门急诊人次预测中的应用

目的用ARIMA乘积季节模型(p,d,q)(P,D,Q)s预测门急诊人次,为医院管理策服务。方法数据源于某院HIS,选取2002年1月—2014年10月逐月门急诊人次数据,其中2002—2013年各月数据用于建立模型,2014年1—10月数据用于验证所建立的模型,然后用所建立模型预测2015年门急诊人次。用平均相对误差绝对值(MAPE)评价模型的预测精度。结果建立了ARIMA(2,1,1)(0,1,1)12模型,模型预测的MAPE为7.01%,2015年门急诊人次预测值为550 121。结论 ARI-MA乘积季节模型(p,d,q)(P,D,Q)s预测医院门急诊人次的效果理想,可以为医院管理者提供有价值的信息。

ARIMA乘积季节模型在食源性疾病月发病率预测中的应用

目的探讨ARIMA乘积季节模型在食源性疾病发病率预测中的可行性,并预测食源性疾病的月发病率趋势.方法对云南省2004年1月至2010年12月食源性疾病月发病率资料建立ARIMA乘积季节模型,利用2011年月发病率资料进行回代,预测2012年食源性疾病月发病率趋势.结果 ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12的BIC值最小,可以认为该模型的拟合优度相对最优;对该模型的残差进行白噪声检验,QLB(18)为20.225(P=0.210),提示残差属于白噪声.结论 ARIMA乘积季节模型可以用于食源性疾病月发病率趋势的拟合和预测.

中国肺结核发病趋势的ARIMA乘积季节模型构建

目的根据我国肺结核发病趋势和流行病学特征,建立ARIMA乘积季节模型并进行预测。方法采用SPSS 25.0软件,对2004—2018年肺结核发病月度数据建模,预测2019年各月发病数,并与实际数据对比,分析预测效果。结果构建的ARIMA(2,1,0)(2,1,1)12模型的拟合系数R^(2)=0.762,拟合度较高,残差序列的白噪声通过检验。预测结果的平均绝对误差百分比(MAPE)为7.17%,且在3月、10月关键节点处,预测误差仅为4.61%、2.5%。结论构建的ARIMA乘积季节模型拟合及预测效果良好,能较好地描述我国肺结核的发病趋势,为防控物资储备和人员安排提供数据支持。

基于ARIMA乘积季节模型的苏州市介水传染病发病预测研究

目的探讨运用自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型对苏州市介水传染病发病率进行预测。方法利用R软件对苏州市2008年1月—2015年12月的介水传染病发病率数据进行拟合,构建ARIMA乘积季节模型,对苏州市2016年1—6月介水传染病的发病率进行预测。结果构建了ARIMA(2,1,2)×(0,1,1)_(12)乘积季节模型,模型Ljung—Box检验差异无统计学意义(Q=18.478,P=0.779),模型适用于短期预测,2016年1—6月苏州市常见介水传染病实际发病率均在预测结果95%可信区间内,预测结果相对误差的平均值为-0.024。结论ARIMA(2,1,2)×(0,1,1)_(12)季节乘积模型可用于苏州市介水传染病发病率的短期预测。

基于ARIMA乘积季节模型的某医院介入导管室手术量预测研究

目的探讨ARIMA乘积季节模型在某医院介入导管室手术量预测中的应用价值,为合理配置医务人员和医疗资源、推动介入手术科学管理提供参考。方法先用Eviews 9.0软件建立手术量的ARIMA乘积季节模型,再用2010年1月至2018年12月的手术量数据对模型进行检验和拟合,并对2019年4个季度的手术量进行预测。结果建立的手术量预测模型为ARIMA(2,0,1)12,MAPE=9.4621,Theil不等系数为0.0578,BP=0.0571,VP=0.024,CP=0.9188,预测2019年4个季度手术量分别为1172台、1062台、1112台、1164台,实际为1028台、1084台、1208台、1243台,实际值与预测值的拟合情况较好,预测的手术量与实际序列趋势基本相同,全年平均相对误差在5%以内。结论ARIMA乘积季节模型在介入手术量预测上具有较高的应用价值,可以对介入导管室手术量及变化趋势进行科学预测,可作为加强手术管理、合理安排医务人员和医疗资源的重要依据。

基于ARIMA乘积季节模型预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间

目的应用自回归求和移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)乘积季节模型分析和预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007—2016年逐月十大恶性肿瘤(肺癌、肝癌、白血病、结直肠癌、胃癌、甲状腺癌、恶性淋巴瘤、前列腺癌、乳腺癌和肾癌)住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007—2015年逐月恶性肿瘤的住院人次、住院费用和平均住院时间进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017和2018年该十大恶性肿瘤逐月住院人次、住院费用及平均住院时间。结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)是恶性肿瘤住院人次、住院费用及平均住院时间的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为-0. 89%、4. 71%及-0. 80%。根据ARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)预测结果,2017年该十大恶性肿瘤住院量将达21 489人次,住院费用将达11. 06亿元,平均住院时间将达11. 29 d。2018年住院量将增至22 894人次,住院费用将高达14. 01亿元,平均住院时间将缩短至10. 45 d。结论 ARIMA季节乘积模型能较好地应用于医院业务管理预测中。

ARIMA乘积季节模型在辽阳市乙型肝炎发病预测中的应用

目的应用自回归移动平均(auto-regressive moving average,ARIMA)乘积季节模型对辽阳市乙型肝炎(hepatitis B,简称乙肝)发病数据进行分析预测,为乙肝预警系统及防控策略提供科学依据。方法对中国疾病预防控制信息系统中辽阳市2001年1月—2015年12月乙肝月发病数建立ARIMA乘积季节模型,应用EViews 8.0软件进行模型拟合,并对2016年1—12月乙肝月发病数进行预测评价。结果所构建的ARIMA(1,1,1)(1,1,2)12模型为最佳模型,预测值与实际值拟合效果较好,相对误差较小。结论 ARIMA乘积季节模型能够反映辽阳市乙肝发病的时间趋势,适用于短期预测,预测效果理想。

ARIMA乘积季节模型在西藏自治区包虫病月发病人数中的预测应用

目的基于西藏自治区2013年8月至2018年7月包虫病的发病人数,采用X-12自回归移动平均(X-12-ARIMA)乘积模型拟合时间序列模型,对发病人数进行预测,为包虫病的防治提供科学的依据。方法采用X-12-ARIMA乘积季节模型对西藏自治区包虫病月度发病人数进行趋势分解,并自动选择ARIMA季节调整乘积模型,以赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)值最小为最优模型选择标准。结果X-12选择的最优乘积季节模型为ARIMA(1,1,0)×(1,1,0)_(12);预测方程为,拟合模型结果显示2013至2018年包虫病的月发病人数不仅呈现季节性波动,而且呈现波动性下降的趋势。结论ARIMA(1,1,0)×(1,1,0)_(12)能够应用于西藏自治区包虫病发病人数的预测,西藏自治区包虫病的发病人数具有明显的季节性波动,并且呈现波动性下降趋势。

基于ARIMA乘积季节模型的我国工业品出厂价格指数(PPI)预测

以乘积季节模型为理论基础,采用2006年1月至2018年12月的PPI月度数据,借助EVIEWS8.0软件,对数据进行逐期差分和季节差分消除趋势性和季节性,通过指标对比,建立了ARIMA(3,1,0)(1,1,1)24模型,并对PPI从2019年1月到6月的走势进行了预测,结果表明:该模型对PPI的短期预测具有较高的精度,可以为相关经济政策的制定提供参考.

ARIMA乘积季节模型在细菌性痢疾月发病率预测和防治中的应用

目的探讨ARIMA乘积季节模型在细菌性痢疾月发病率预测和防治中的应用。方法根据2007～2011年我市收集的细菌性痢疾月发病率数据建立ARIMA乘积季节模型,预测2012年我市细菌性痢疾月的发病率。结果 2007～2011年细菌性痢疾月发病率实际值和预测值基本吻合,同时ARIMA乘积季节模型提示与前几年细菌性痢疾月发病率相比,2012年我市细菌性痢疾月发病率处于基本平稳的状态,不会有较大的变动。结论 ARIMA乘积季节模型能够准确地预测我市细菌性痢疾月的发病率,对防治起一定的作用。

基于ARIMA乘积季节模型的我国海关进出口商品总值的时间序列分析

在对时间序列分析理论研究基础上,通过利用SAS统计软件,系统地分析了1995年至2010年我国海关进出口商品总值月度数据的变化规律。分析结果表明,建立的ARIMA((1,3),1,0)×(1,1,1)12乘积季节模型的预测精度较高,能充分反映我国海关进出口商品总值的时间序列变化规律,可采用该乘积季节模型对2011年上半年我国海关进出口商品总值进行预测。

ARIMA乘积季节模型在新疆猩红热发病预测中的应用

目的探讨ARIMA乘积季节模型在新疆地区猩红热月发病数预测中的应用,并对2018年新疆地区猩红热月新发病例数进行预测,为制订防控策略提供依据。方法对新疆地区2006-2016年猩红热月发病例数作为训练集,2017年猩红热月发病例数作为验证集,用训练集构建ARIMA乘积季节模型,随后用验证集检验模型精度。结果研究得到预测新疆地区猩红热月发病例数的最优模型为ARIMA(1,1,1)(0,1,1)_(12),此模型训练集MAPE为34.81,验证集MAPE为20.52,此模型对新疆地区猩红热发病预测效果较为理想,预测出新疆地区2018全年一共可能有3 474例猩红热新发病人,其中月新发病数最大可能出现在11月,新发病例数可能为556例。结论通过构建ARIMA乘积季节模型对新疆地区的猩红热流行趋势进行预测是可行的,预测得到新疆地区2018年猩红热月新发病数处于较高水平。

ARIMA乘积季节模型在财政收入预测中的应用

主要采用了2004年第一季度至2016年第三季度的中国国家财政收入的季度数据,通过差分方法消除数据的趋势性和季节性,使用EViews 8.0软件对数据进行拟合分析,建立了ARIMA(4,1,4)(1,1,1)~4模型。最后,利用该模型对中国未来的财政季度收入进行预测,预测的结果可以为国家制定短期的财政政策提供一定的参考。

基于ARIMA乘积季节模型的红细胞临床用量预测

目的:构建红细胞临床用量的ARIMA乘积季节预测模型,为科学制定采供血计划提供参考。方法:利用重庆市血液中心2006年1月至2018年12月的红细胞临床月用量数据,构建红细胞临床月用量ARIMA乘积季节预测模型,并对其进行识别、检验与优化,选择最优模型;再以2019年1~6月的临床月用量数据评估模型的预测效果。结果:获得的最优预测模型ARIMA(3,1,0)(0,1,1)12可较好地拟合预测红细胞临床月用量,经检验,其残差序列的ACF与PACF基本都落入95%CI内,Ljung-Box Q=14.749,P=0.396,提示模型残差呈白噪声。2019年1~6月红细胞临床实际用量基本落入预测结果95%CI内,且预测结果与同期红细胞临床实际用量基本吻合,平均相对误差为6.15%。结论:模型ARIMA(3,1,0)(0,1,1)12可用于预测红细胞临床用量的变化规律,为无偿献血招募、采供血及血液动态库存管理提供一定的依据。