【摘 要】
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目的:通过分析2008-2017年辽宁省人间布鲁氏菌病（简称:布病）发病规律和气象特征的重要程度,探索季节性ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型、XGBoost（e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost）机器学习模型在布病发病短期预测中的应用。通过平均绝对误差（Mean Absolute Erro
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目的:通过分析2008-2017年辽宁省人间布鲁氏菌病（简称:布病）发病规律和气象特征的重要程度,探索季节性ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型、XGBoost（e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost）机器学习模型在布病发病短期预测中的应用。通过平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）、均方根误差（Root Mean Squard Error,RMSE）和平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE）指标比较ARIMA模型和XGBoost机器学习模型的预测效果,从中选择出最适合辽宁省布病预测的模型。为传染病发病的精准预测提供新的思路,为制定辽宁省布病预防预警策略提供科学依据。方法:将2008年1月-2016年12月辽宁省人间布鲁氏菌病发病数据和气象数据作为训练集;将2017年1月-2017年12月辽宁省人间布鲁氏菌病发病数据作为测试集。用训练集中布鲁氏菌病发病数据建立ARIMA模型,并使用测试集测试ARIMA模型预测效果;用训练集中布鲁氏菌病发病滞后数据建立XGBoost机器学习模型（不含气象因素）,并使用测试集测试XGBoost机器学习模型预测效果;通过随机森林交叉验证的方法从训练集中布鲁氏菌病发病和气象的滞后数据中筛选出特征变量,使用特征变量建立XGBoost机器学习模型（含气象因素）,并使用测试集测试XGBoost机器学习模型预测效果。结果:1.2008-2017年辽宁省人间布鲁氏菌病发病呈现春季增长趋势,5月份发病人数最多;秋季呈下降趋势,12月份发病人数最少。2.通过随机森林交叉验证对训练集进行了特征筛选,并得到了10组数据变量,按照其重要程度由大到小排序如下:发病数滞后12个月、发病数滞后个1月、发病数滞后11个月、发病数滞后2个月、发病数滞后10个月、湿度滞后7个月、气温滞后10个月、气压滞后4个月、气压滞后11个月、湿度滞后2个月。3.季节性ARIMA（0,1,2）×（0,1,1）[12]模型训练集的MAE、RMSE和MAPE值分别为18.842、25.975和16.749%;测试集的MAE、RMSE和MAPE值分别为49.653、58.970和29.122%。XGBoost模型（不含气象因素）训练集的MAE、RMSE和MAPE值分别为12.248、19.013、和11.622%;测试集的MAE、RMSE和MAPE值分别为39.687、44.449和26.303%。XGBoost模型（含气象因素）训练集的MAE、RMSE、MAPE分别为11.777、18.560、10.276%;测试集的MAE、RMSE、MAPE分别为28.955、37.864、17.973%。结论:1.2008-2017年辽宁省人间布病发病呈现较明显的季节性。2.对于2008-2017年辽宁省人间布病发病数预测,XGBoost模型（不含气象因素）比乘积季节性ARIMA（0,1,2）×（0,1,1）[12]模型预测精度更高。3.对于2008-2017年辽宁省人间布病发病数预测,XGBoost模型（含气象因素）比XGBoost模型（不含气象因素）和乘积季节性ARIMA（0,1,2）×（0,1,1）[12]模型预测精度都要高。4.对于2008-2017年辽宁省人间布病发病数预测,加入气象数据能够大幅提高XGBoost模型的预测精度。
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