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青海省2014-2023年细菌性痢疾流行特征及预测模型初探
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作者 姜雨淇 赵金华 +4 位作者 龙江 张阳 邓萍 覃胜林 张华一 《中国感染控制杂志》 2025年第10期1389-1394,共6页
目的比较五种时间序列模型,预测2024年青海省细菌性痢疾月发病率,为防控提供参考依据。方法分析2014—2023年青海省细菌性痢疾流行特征,应用R4.3.1软件建立季节性自回归移动平均(SARIMA)模型、三次指数平滑法(Holt-Winters)模型、指数平... 目的比较五种时间序列模型,预测2024年青海省细菌性痢疾月发病率,为防控提供参考依据。方法分析2014—2023年青海省细菌性痢疾流行特征,应用R4.3.1软件建立季节性自回归移动平均(SARIMA)模型、三次指数平滑法(Holt-Winters)模型、指数平滑(ETS)模型、神经网络自回归(NNAR)模型、指数平滑空间状态(TBATS)模型,分析模型拟合效果并比较其准确度。结果2014—2023年青海省累计报告细菌性痢疾5833例,无死亡病例,男女性别比为1.23∶1。2016年报告发病率最高(15.45/10万),2023年报告发病率最低(3.68/10万),2014—2016年上升,之后下降,总体下降趋势明显。5岁以下年龄组病例数最多,占总数的29.76%(1736例)。人群分布中构成比居前3位的分别为幼托机构及散居儿童(35.56%)、农民(24.65%)、学生(12.62%)。除Holt-Winters相加模型外,其余四种模型预测趋势均与实际一致;其中拟合效果最好的是ETS模型,整体表现较为均衡(训练集:MAE=0.13、RMSE=0.21、MAPE=19.55%;测试集:MAE=0.11、RMSE=0.16、MAPE=28.66%),建议基于ETS模型对青海省细菌性痢疾发病率进行预测。结论2014—2023年青海省细菌性痢疾总体呈下降趋势,6—8月为流行高峰,托幼及散居儿童为高危人群。五种预测模型中ETS模型的拟合效果最好,后续可基于ETS模型对细菌性痢疾发病率进行预测。 展开更多
关键词 细菌性痢疾 时间序列模型 ETS模型 流行特征 预测
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