【摘 要】
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目的研究我国（不含港、澳、台地区）的血吸虫病月报告病例数进行自回归移动平均（autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型预测作用，为血吸虫病的防控提供科学依据。方法采用ARIMA模型，以2009年1月至2018年12月我国血吸虫病月报告病例数时间序列为训练集，应用R 3.6.2软件进行平稳性分析后，采用赤池信息准则和贝叶斯信息准则等筛选参数，选
【机 构】
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蚌埠医学院病原生物学教研室 安徽省感染与免疫重点实验室，安徽蚌埠 233030,蚌埠医学院病原生物学教研室 安徽省感染与免疫重点实验室，安徽蚌埠 233030,蚌埠医学院数字医学与智慧健康安徽省重点实
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目的研究我国（不含港、澳、台地区）的血吸虫病月报告病例数进行自回归移动平均（autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型预测作用，为血吸虫病的防控提供科学依据。
方法采用ARIMA模型，以2009年1月至2018年12月我国血吸虫病月报告病例数时间序列为训练集，应用R 3.6.2软件进行平稳性分析后，采用赤池信息准则和贝叶斯信息准则等筛选参数，选出较优ARIMA模型；以2019年1-12月我国血吸虫病月报告病例数为测试集进行验证和逐月优化，得到1个最优ARIMA模型；并以2019年1月至2020年10月我国血吸虫病月报告病例数验证最优ARIMA模型的预测效果。
结果基于2009年1月至2018年12月数据，可以得到4种较优ARIMA模型，分别为ARIMA（2，0，2）（1，0，1）[12]、ARIMA（2，0，2）（0，0，1）[12]、ARIMA（2，0，2）（1，0，0）[12]和ARIMA（2，0，2）；以2019年1-12月的病例数实际值和4种ARIMA模型预测值分别进行对比，构建出的血吸虫病月报告病例数的最优预测模型为ARIMA（2，0，2）（1，0，1）[12]；预测的相对误差均值为0.51%。
结论本研究构建的ARIMA模型精度较高，适用于我国血吸虫病病例数的短期预测分析，可为该病防治提供数据支持，具有一定实践指导意义。
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