位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于ARIMA乘积季节模型的新疆布鲁氏菌病流行趋势分析
  • ISSN号:1009-5551
  • 期刊名称:《新疆医科大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:R181.2[医药卫生—流行病学;医药卫生—公共卫生与预防医学]
  • 作者机构:[1]新疆医科大学公共卫生学院,乌鲁木齐830011, [2]新疆医科大学医学工程技术学院,乌鲁木齐830011, [3]新疆工程学院基础教学部,乌鲁木齐830000
  • 相关基金:国家自然科学基金(11301451,11461073);新疆医科大学科研创新基金项目(XYDCX201415)
中文摘要:

目的:探讨时间序列 ARIMA 乘积季节模型拟合新疆布鲁氏菌病新发数量的可行性,并且作短期预测,为布鲁氏菌病预防与控制提供决策依据。方法采用具有季节性的自回归移动平均(ARIMA(p,d,q)(P, D,Q)s)模型拟合2009年1月-2014年6月期间新疆人间布鲁氏菌病每月新发数量,并进行模型参数估计、诊断和预测。结果 ARIMA(0,1,2)(1,1,0)12模型较好地拟合出新疆人间布鲁氏菌病新发数量的季节性和趋势性变化规律,平均绝对百分比误差 MAPE=25.13%,预测出2015年6月人间布鲁氏菌病新发数量最大1812(95%CI:1567~2057)例。结论 ARIMA(0,1,2)(1,1,0)12模型可用于拟合并且短期预测新疆人间布鲁氏菌病新发数量,为相关政府部门提供可靠信息。

英文摘要:

Objective To establish an ARIMA model to fitting the monthly data of new human brucellosis from January 2009 to June 2014 in Xinjiang,which presents the seasonal trend.Meanwhile,to make a short-term prediction for the new human brucellosis,and provide evidence for the prevention and control of it.Methods Applied the seasonal autoregressive moving average (ARIMA (p,d,q)(P,D,Q)S)mod-el to fit the new human brucellosis cases.Selected the optimal model based on the minimum AIC and BIC criterion.Subsequently,to verify the significance of parameters and residuals.Results ARIMA (0,1,2) (1,1,0)12 model can be better fitting the monthly number of new human brucellosis cases and its general trend in Xinjiang.The Mean Absolute Percentage Error (MAPE)is 25.13%.The maximum value of new human brucellosis is predicted as 1812 (95%CI:1567-2057)in June 2015.Conclusion ARIMA (0,1, 2)(1,1,0)12 model can be used to simulate and forecast the monthly number of new human brucellosis in Xinjiang,which may provide the reliable information of prevention and control for the relevant government departments.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《新疆医科大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:新疆医科大学
  • 主办单位:新疆医科大学
  • 主编:哈木拉提.吾甫尔
  • 地址:乌鲁木齐市新医路393号
  • 邮编:830011
  • 邮箱:xjykdxxb@163.com
  • 电话:0991-4365141
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-5551
  • 国内统一刊号:ISSN:65-1204/R
  • 邮发代号:58-100
  • 获奖情况:
  • 国家教育部优秀科技期刊三等奖,新疆优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:16959