基于ARIMA模型的海南省流感样病例发病趋势预测研究

摘要

目的 应用自回归积分移动平均模型（ARIMA）对海南省流感样病例就诊百分比（ILI%）情况进行预测，以期为流感预防控制措施的制定和卫生资源的合理分配提供科学依据。方法 收集2015-2019年海南省6家国家级哨点监测医院的流感样病例每周的数据，使用R软件基于2015年第1周-2019年第26周的流感样病例就诊百分比（ILI%）建立ARIMA模型，并用2019年第27周-第52周的数据作为验证集，对模型的预测能力进行评估和验证。结果 海南省6家国家监测哨点医院累计报告门急诊就诊病例总数为6 244 159例，其中流感样病例数为188 143例，流感样病例就诊百分比（ILI%）为3.01%。最优预测模型为ARIMA（0,1,1）(0,1,1)₅₂模型，该模型的赤池信息量准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）分别为264.10、273.69,提示该模型拟合较好。运用该模型预测2019年第27周-第52周的ILI%,实际值均落在预测值的95%置信区间范围内。结论 ARIMA（0,1,1）(0,1,1)₅₂模型对海南省流感样病例就诊百分比的拟合效果较好，可用于海南省流感的短期预测和动态分析，具有较好预测、预警价值。

关键词

ARIMA模型 / 流感样病例 / 预测