SARIMA模型在南昌市HIV/AIDS疫情预测中的应用

摘要

目的 探讨利用季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)模型预测南昌市HIV/AIDS发病情况,为该市艾滋病防控提供决策依据.方法 基于艾滋病综合防治信息系统中2007年1月至2016年12月HIV/AIDS病例人数建立SARIMA模型,用2017年1—6月HIV/AIDS病例数验证模型的预测效果,然后用建立的模型预测2017年7—12月HIV/AIDS病例数.结果 南昌市2007—2016年共报告HIV/AIDS病例数2218例,且HIV/AIDS病例数呈逐年上升趋势,发病具有明显的季节性特征.最终建立的最优模型为SARIMA(0,1,1)×(0,0,1)12,赤池信息准则(AIC)为771.0,平均绝对百分误差(MAPE)为29.6％,且通过Ljung-Box检验,模型残差为白噪声(P=0.686).模型对2017年1—6月发病数进行预测,均在95％置信区间内,且与实际报告病例数变动的趋势一致,验证了模型合理性.模型预测2017年7—12月HIV/AIDS病例数也符合之前流行趋势.结论 SARIMA模型能较好地拟合南昌市HIV/AIDS按月发病人数的动态变化,可用于HIV/AIDS疫情的短期预测.