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《病毒学报》 2017年05期
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采用自回归移动平均模型预测中国流感病例数

谭恩丽  侯慧玉  包海荣  滕雪娇  张顺先  李保娣  黄晓霞  
【摘要】:采用自回归移动平均模型(ARIMA)对中国(不含中国港澳台地区)流感月报告病例数进行预测研究,为中国流行性感冒(流感)的预防控制提供参考依据。使用SPSS 24.0软件,以2006年1月至2016年12月中国流感月报告病例数建立时间序列模型,并以2017年1~5月的月报告病例数作为验证数据,评估和筛选最优模型。以2006年1月至2016年12月中国流感月报告病例数为基础数据,建立的最优模型为ARIMA(4,0,4),其平稳R2=0.672,标化BIC=18.032,Ljung-Box Q=16.381,P=0.089。对2017年1~5月的数据进行预测,预测相对误差的平均值仅为-3.25%。ARIMA模型在预测中国流感月报告病例数方面效果较好,但模型的建立和预测应用是个动态过程,需不断根据积累的数据进行调整,从而提高预测精度。
【作者单位】兰州大学第一医院老年呼吸科;河北省人民医院;中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所;甘肃省疾病预防控制中心;中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所;
【分类号】:R181.3;R511.7
【正文快照】:
流感是由流感病毒引起的一种急性呼吸道传染病。流感病毒根据病毒基质蛋白及核蛋白的抗原性及其基因特性的不同分为甲、乙、丙(或A、B、C)3型。甲型流感病毒根据分布在其表面的血凝素(Hemagglutinin,HA)和神经氨酸酶(Neuramini-dase,NA)的蛋白结构和基因特性的不同又分为多个

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