SARIMA模型在新疆生产建设兵团人间布鲁氏菌病发病预测中的应用

摘要

目的 建立季节性自回归滑动平均混合模型（seasonal aut-regressive integrated moving average, SARIMA）,前瞻性预测兵团未来2年人群布病发病情况，为兵团布鲁氏菌病的预防控制提供参考依据。方法 利用2012—2021年兵团人间布病的月发病数建立时间序列，运用SAS 9.4M3模拟SARIMA时间序列预测模型，使用2022年的观察值和预测值评估模型，并预测2023—2024年发病情况。结果 兵团人间布病在2012—2014年呈现上升趋势，2015—2020年呈现下降趋势，2021年呈现逐渐回升趋势；流行期在每年的3月至8月。预测结果显示2023—2024年兵团人间布病的发病数分别为671人和804人，发病高峰在每年的6月份。拟合出SARIMA（0,1,1）(0,1,1)₁₂为最优预测模型，2022年的预测值与实际值的均方根误差（RMSE）为19.89,平均绝对误差（MAE）为18.14;1—9月和12月的实际月发病数均落在预测值的95%置信区间内，10月和11月的实际月发病数低于预测值95%置信下限。结论 SARIMA（0,1,1）(0,1,1)₁₂模型可用于兵团人间布病发病趋势的短期预测，可为兵团人间布病预警和流行趋势研判提供科学的公共卫生依据。预测结果显示2023—2024年兵团人间布病发病呈上升趋势，应加强布病防控工作。

关键词

人间布鲁氏菌病 / SARIMA / 时间序列 / SAS / 兵团