2004-2018年我国狂犬病疫情时间序列分析

论文摘要

目的分析2004-2018年我国狂犬病疫情的时间序列特征,建立自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA）,利用该模型对我国狂犬病疫情进行短期预测,为狂犬病的防控提供参考。方法建立2004-2017年我国狂犬病月发病数时间序列,利用SPSS 19.0建立ARIMA季节模型,并将该模型预测的2018年狂犬病发病数据与实际数据比较,对模型进行优化评估;最后利用优化模型对2019年狂犬病发病情况进行短期预测。结果根据建立的时间序列分析得到最优模型为ARIMA（0,1,1）×（0,1,1）12,模型的拟合结果与真实值变化趋势一致,具有良好的拟合效果;模型预测2018年发病总数为363,相对误差为0.82%。结论截至目前,我国仍是狂犬病高发国家,狂犬病疫情呈现季节性变化特征,ARIMA乘积季节模型对我国狂犬病发病趋势具有较高的拟合度,可用于我国狂犬病疫情的短期预测,可为我国狂犬病的防控提供参考依据。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 谢渊,刘淑清,董国英,朱武洋

关键词: 狂犬病,时间序列分析,模型

来源: 中国人兽共患病学报 2019年11期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技

专业: 预防医学与卫生学,感染性疾病及传染病

单位: 北京师范大学,中国疾病预防控制中心

基金: 国家科技重大专项(No.2018ZX10201002)~~

分类号: R512.99;R181.3

页码: 1041-1046

总页数: 6

文件大小: 2486K

下载量: 527

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标签：狂犬病论文;  时间序列分析论文;  模型论文;