【摘 要】
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目的构建江西省流感流行趋势最优预测模型,为流感防控提供科学指导。方法从"中国流感监测信息系统"导出江西省2013-2017年每月流感哨点监测数据,并采用自回归(autoregressive
【机 构】
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江西省疾病预防控制中心传染病防制所,江西省预防医学重点实验室
【基金项目】
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江西省卫生计生委科技计划项目(20166013)~~
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目的构建江西省流感流行趋势最优预测模型,为流感防控提供科学指导。方法从"中国流感监测信息系统"导出江西省2013-2017年每月流感哨点监测数据,并采用自回归(autoregressive,AR)、指数平滑(exponential smoothing,ES)和自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)等不同预测方法建模,并将2017年1～12月的预测值和实际比较。结果三种模型的R2分别为0. 731、0. 751和0. 815;均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0. 253、0. 243和0. 212;平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0. 189、0. 178和0. 151;平均绝对百分误差(mean absolute percent error,MAPE)分别为10. 092、9. 523和8. 124;平均相对误差(mean relative error,MRE)分别为11. 45%、10. 92%和8. 96%。结论在进行江西省流感样病例就诊百分比趋势建模中,ARIMA是一个较好预测流感样病例就诊百分比的模型。
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