Please wait a minute...
文章检索
预防医学  2020, Vol. 32 Issue (4): 381-384    DOI: 10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2020.04.014
  疾病控制 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
指数平滑法与ARIMA模型对流感样病例流行趋势的预测效果比较
赵棋锋, 马珊珊, 王吉玲, 马岩, 方益荣
绍兴市疾病预防控制中心,浙江 绍兴 312000
全文: PDF(426 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 目的 比较指数平滑法和自回归移动平均混合模型(ARIMA)预测绍兴市流感样病例(ILI)流行趋势的效果,为绍兴市流感的预测及防控提供参考。方法 收集2014年1月—2019年6月中国流感监测信息系统中绍兴市3家哨点医院上报的ILI资料,分别拟合指数平滑法和ARIMA模型,利用2019年1—6月数据进行验证,比较两种模型对ILI流行趋势的预测效果。结果 拟合最佳的指数平滑法模型为简单季节模型,均方根误差(RMSE)为0.67,Ljung-Box Q=25.11,P=0.07,残差符合白噪声序列,验证2019年1—6月预测的相对误差为9.96%~36.02%。拟合最佳的ARIMA模型为ARIMA(0,0,3)×(0,1,2)12模型,RMSE为0.81,Ljung-Box Q=8.98,P=0.77,残差符合白噪声序列,验证2019年1—6月预测的相对误差为11.39%~52.32%。除4月外,简单季节模型预测误差和拟合误差均小于ARIMA(0,0,3)×(0,1,2)12模型。结论 指数平滑法模型对绍兴市ILI流行趋势的预测效果优于ARIMA模型预测方法。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
赵棋锋
马珊珊
王吉玲
马岩
方益荣
关键词 流感样病例指数平滑法ARIMA模型    
收稿日期: 2019-08-22      修回日期: 2019-09-28      出版日期: 2020-04-10
中图分类号:  R197.3  
基金资助:浙江省疾病预防控制中心省重点实验室开放课题
通信作者: 方益荣,E-mail:fyr2015@126.com   
作者简介: 赵棋锋,硕士,医师,主要从事传染病预防与控制工作
引用本文:   
赵棋锋, 马珊珊, 王吉玲, 马岩, 方益荣. 指数平滑法与ARIMA模型对流感样病例流行趋势的预测效果比较[J]. 预防医学, 2020, 32(4): 381-384.
链接本文:  
http://www.zjyfyxzz.com/CN/Y2020/V32/I4/381
[1] IULIANO A D,ROGUSKI K M,CHANG H H,et al.Estimates of global seasonal influenza-associated respiratory mortality: a modelling study[J].Lancet,2018,391(10127):1285-1300.
[2] 尹锡玲,代文灿,王松,等.传染病综合指数预测研究[J].预防医学,2019,31(9):897-900.
[3] 严婧,杨北方.指数平滑法与ARIMA模型在湖北省丙型病毒性肝炎发病预测中的应用[J]. 中国疫苗和免疫, 2017,23(3):292-297.
[4] 赵媛,郭忠琴,梁沛枫. 基于自回归滑动平均混合模型的布鲁菌病流行趋势预测[J]. 中华疾病控制杂志, 2019,23(8):932-937.
[5] 中国疾病预防控制中心.全国流感监测方案(试行)[EB/OL]. http://www.chinacdc.cn/jkzt/crb/bl/lxxgm/jszl_2251/201810/P020181010400973587584.pdf.
[6] 傅伟杰,谢昀,曾志笠,等.三种模型在江西省流感样病例预测中的应用与比较[J]. 中华疾病控制杂志, 2019,23(1):101-105.
[7] 刘罗曼. 时间序列分析中指数平滑法的应用[J].沈阳师范大学学报(自然科学版),2009,27(4):416-418.
[8] LIU Q, LIU X, JIANG B, et al.Forecasting incidence of hemorrhagic fever with renal syndrome in China using ARIMA model[J].BMC Infect Dis,2011,11:218.
[9] 余昭,方琼姗,周敏, 等.2008—2012年浙江省流行性感冒监测分析[J].疾病监测,2012,27(9):689-693.
[10] 周鹏,蔡晶,吴然,等.2008—2017年湖北省流行性感冒监测结果分析[J].公共卫生与预防医学, 2018,29(6):33-36.
[11] 袁海浪,李芳.广州市流感样病例与气象因素的相关性分析[J].中国中医急症,2017,26(6):999-1001,1004.
[12] 刘欣,康敏,马文军,等.广州市气象因素与流感样病例关系的时间序列研究[J].环境卫生学杂志,2018,8(5):374-380.
[13] DAI Q,MA W,HUANG H,et al.The effect of ambient temperature on the activity of influenza and influenza like illness in Jiangsu Province, China[J].Sci Total Environ,2018,645:684-691.
[14] OLIVEIRA C R,COSTA G,PAPLOSKI I,et al.Influenza-like illness in an urban community of Salvador, Brazil: incidence, seasonality and risk factors[J].BMC Infect Dis,2016,16:125.
[15] 王晨,郭倩,周罗晶.基于R语言的ARIMA模型对流感样病例发病趋势的预测[J].中华疾病控制杂志, 2018,22(9):957-960.
[16] WANG Y W, HEN Z Z,JIANG Y.Comparison of ARIMA and GM(1,1) models for prediction of hepatitis B in China[J]. PLoS One,2018,13(9):e0201987.
[17] PETUKHOVA T,OJKIC D,MCEWEN B,et al.Assessment of autoregressive integrated moving average (ARIMA), generalized linear autoregressive moving average (GLARMA),and random forest (RF) time series regression models for predicting influenza A virus frequency in swine in Ontario, Canada[J].PLoS One,2018,13(6):e0198313.
[18] PUIG-BARBER J, MIRA-IGLESIAS A, BURTSEVA E, et al.Influenza epidemiology and influenza vaccine effectiveness during the 2015-2016 season: results from the Global Influenza Hospital Surveillance Network[J].BMC Infect Dis,2019,19(1):415.
[19] 舒畅,石鑫,冷焱,等.黑龙江省2012—2016年度流感监测分析[J].中国公共卫生管理,2017,33(4):500-502.
[20] 僧明华,赵升,吕宛玉,等.2012—2017年河南省流感监测分析[J].现代预防医学,2019,46(2):338-341.
[21] LUO L,LUO L,ZHANG X,et al.Hospital daily outpatient visits forecasting using a combinatorial model based on ARIMA and SES models[J].BMC Health Serv Res,2017,17(1):469.
[1] 石鑫, 许军, 舒畅, 冷焱. 黑龙江省老年人群流行性感冒流行特征[J]. 预防医学, 2023, 35(3): 250-252,261.
[2] 吕晓丽, 朱一, 竹军伟. 纳入气象因素的ARIMAX模型预测流行性感冒流行趋势[J]. 预防医学, 2021, 33(8): 780-783.
[3] 刘艳, 金玫华, 沈建勇, 刘光涛, 付云, 杨中荣, 任飞林, 徐德顺. 新型冠状病毒肺炎疫情防控措施对湖州市流行性感冒流行特征的影响[J]. 预防医学, 2021, 33(4): 332-336.
[4] 孙品晶, 董莹, 李清, 陈晨, 李敏超. 海宁市老年人流感疫苗接种效果评价[J]. 预防医学, 2020, 32(9): 929-932.
[5] 王小丽, 李锋, 韩同武, 王萌, 程真真, 李国伟. 郑州市流行性感冒监测结果分析[J]. 预防医学, 2020, 32(1): 52-56.
[6] 赵丹, 郝艳会. 辽阳市流行性感冒流行特征分析[J]. 预防医学, 2019, 31(9): 914-916,920.
[7] 吴杰, 孙喆, 颜伟. 滨州市流行性感冒监测结果分析[J]. 预防医学, 2019, 31(9): 917-920.
[8] 姜鹏, 何勇, 李江波, 邵一宇, 楼理洋, 刘庆敏. 富阳区成人伤害病例时间序列分析[J]. 预防医学, 2019, 31(8): 795-797.
[9] 章涛, 官海滨, 李傅冬, 何凡. 应用Elman神经网络建立流感样病例预测模型[J]. 预防医学, 2019, 31(2): 113-118.
[10] 竺盛波, 沈妙儿, 周聪盛, 冯伟. 奉化区缺血性脑卒中发病季节的SARIMA模型预测[J]. 预防医学, 2018, 30(2): 176-178,181.
[11] 王晨, 郭倩, 周罗晶. ARIMA模型与指数平滑法预测门诊量效果比较[J]. 预防医学, 2018, 30(11): 1152-1155.
[12] 胡碧波,傅克本,许亮亮,何丽萍. 应用ARIMA模型预测结核病发病率研究[J]. 预防医学, 2018, 30(10): 1011-1015.
[13] 崔策, 张燕, 宋静. 三种预警模型的猩红热预警效果比较[J]. 预防医学, 2018, 30(10): 1040-1043.
[14] 谢亮, 富小飞, 亓云鹏, 顾伟玲. 嘉兴市流行性感冒监测分析[J]. 预防医学, 2017, 29(8): 806-808.
[15] 李杰, 顾月. ARIMA模型在预测手足口病发病中的应用[J]. 预防医学, 2016, 28(10): 987-991.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed