【摘 要】
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目的将流感关键字的百度指数与流感样病例(ILI)监测数据相结合,探讨建立最优流感预测模型。方法使用芜湖地区2014年第1周至2018年第52周数据建立模型,使用2019年第1周至2019
【机 构】
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南京医科大学公共卫生学院,芜湖市疾病预防控制中心,深圳市宝安区疾病预防控制中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(81673275),十三五科技重大专项(2018ZX10715-002,2018ZX10713001-001),深圳市科技创新委员会(JCYJ20160427155352873).
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目的将流感关键字的百度指数与流感样病例(ILI)监测数据相结合,探讨建立最优流感预测模型。方法使用芜湖地区2014年第1周至2018年第52周数据建立模型,使用2019年第1周至2019年第10周数据评价模型。围绕流感的称谓、症状、治疗和预防确定流感关键字,分析不同滞后期流感关键字百度指数与流感样病例占门诊量百分比(ILI%)相关性,在相关程度最大的滞后期分别建立多重线性回归模型、主成分回归模型、回归和时间序列组合模型,比较各模型的拟合优度和预测误差。结果2014-2018年芜湖市国家流感监测哨点医院共上
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