ARIMA季节乘积模型在新疆地区细菌性痢疾发病率预测中的应用

论文摘要

目的:ARIMA季节乘积模型在新疆地区细菌性痢疾疫情预测预警中应用的可行性,为细菌性痢疾的防控工作提供科学依据。方法:对新疆2004—2016年细菌性痢疾月发病率数据进行分析,建立ARIMA季节乘积模型,并利用2016年5月至12月的数据进行模型预测效果评价。结果:新疆2004年1月至2016年4月细菌性痢疾报告的发病率表现出明显的季节性变动趋势;通过数据差分、模型拟合,获得的相对最佳模型为ARIMA（0,0,1）（0,1,0）12,该模型残差序列为白噪声序列。结论:ARIMA季节乘积模型能够有效地预测新疆地区细菌性痢疾发病率的短期变化趋势。

论文目录

• 1 数据准备与建模方法
•   1.1 数据准备
•   1.2 ARIMA季节乘积模型的建立
•   1.3 模型建立流程
• 2 模型处理结果
•   2.1 数据预处理
•   2.2 数据平稳化处理
•   2.3 白噪声检验
•   2.4 模型识别
•   2.5 参数估计与模型检验
•   2.6 模型预测
• 3 讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 沈彭,魏峰

关键词: 时间序列分析,求和自回归移动平均模型,细菌性痢疾,发病率预测

来源: 重庆科技学院学报(自然科学版) 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,医药卫生科技

专业: 数学,感染性疾病及传染病

单位: 安徽大学经济学院

基金: 国家自然科学基金项目“基于周期数据的广义保形拟插值的构造理论及其应用”(11501006)

分类号: O211.61;R516.4

DOI: 10.19406/j.cnki.cqkjxyxbzkb.2019.06.021

页码: 99-104

总页数: 6

文件大小: 2792K

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