SARIMA模型在重庆市水痘发病率预测中的应用

摘要

目的 基于重庆市水痘监测数据,探讨季节性差分自回归移动平均（SARIMA）模型在重庆市水痘发病趋势预测中的应用。方法 从传染病报告信息管理系统查询2015年1月—2024年12月重庆市水痘个案和人口数据,采用R软件对重庆市水痘月报告发病率构建最优SARIMA模型,利用该模型对2024年1—12月水痘报告发病率进行预测,并与实际值进行比较,用平均绝对误差等指标评价模型的拟合效果,并预测2025年1—12月水痘发病情况。结果 2015—2019年,重庆市水痘报告发病率呈上升趋势,2020—2024年呈波动性变化,整体呈下降趋势。SARIMA（1,0,1）(0,1,2)₁₂模型为最优模型,该模型拟合度R²=0.896,贝叶斯信息准则=475.356。该模型残差为白噪声序列,模型参数均通过检验。2024年1—12月水痘报告发病率真实值与拟合值平均绝对误差=1.182,均方根误差=1.660,平均百分比误差=-1.263%,平均绝对百分比误差=23.841%,提示构建的模型较为合理。结论 构建的SARIMA（1,0,1）(0,1,2)12模型拟合效果较好,可用于重庆市水痘发病趋势的短期预测,对重庆市水痘疫情防控措施的制定具有一定的指导意义。

关键词

水痘 / 季节性差分自回归移动平均模型 / 时间序列分析 / 预测