基于ARIMA模型的传染病人数动态模拟和预测——以福建省为例

摘要

目的：rn 探讨应用传染病时间序列,预测福建省传染病的发病情况.rn 方法：rn 利用"福建省传染病疫情信息网络直报系统"的数据资料,应用EViews软件、采用自回归移动平均模型(ARIMA)模型,对福建省2010年1月～2014年12月传染病逐月发病数进行建模和拟合,利用所得到的模型对2015年1～5月的发病情况进行预测,并按照预测值与实际观察值之间的差异评价其预测效果.rn 结果：rn 福建省甲乙类传染病在不同月份的人数差异不大,而丙类传染病的发病呈明显季节性,发病时间主要集中于夏季,一年中5～7月为高发月.甲乙类传染病拟合的最佳模型为ARIMA(1,0,2)(1,0,1)12.rn 结论：rn 应用ARIMA对福建省甲乙类传染病的预测效果较好,预测结果将为今后传染病的预防和控制提供理论支持.