【摘 要】
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目的 比较 7 种常用时间序列模型对全国肾综合征出血热（HFRS）发病率拟合及预测的效果，为优化 HFRS预警方法提供参考。方法 以 2004 年 1 月-2017 年 6 月全国 HFRS 发病率作为训练数据，建立乘积季节自回归移动平均模型（SARIMA）、指数平滑模型（ETS）、时间序列线性模型（TSLM）、自回归神经网络模型（NNAR）、指数平滑空间状态模型（TBATS）、时间序列 3次样条
【机 构】
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荆州市疾病预防控制中心传染病防治所
【基金项目】
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湖北省卫生计生委2018年联合基金项目（WJ2018H256）；
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目的 比较 7 种常用时间序列模型对全国肾综合征出血热（HFRS）发病率拟合及预测的效果，为优化 HFRS预警方法提供参考。方法 以 2004 年 1 月-2017 年 6 月全国 HFRS 发病率作为训练数据，建立乘积季节自回归移动平均模型（SARIMA）、指数平滑模型（ETS）、时间序列线性模型（TSLM）、自回归神经网络模型（NNAR）、指数平滑空间状态模型（TBATS）、时间序列 3次样条平滑模型（TSSPLINE）和时间序列广义回归模型（TSGRNN），并预测 2017年 7-12 月全国 HFRS 发病率。以 2017 年 7-12 月全国 HFRS 发病率作为测试数据，比较拟合值与训练数据、预测值与测试数据评价模型拟合及预测效果，评价指标包括平均绝对误差百分比（MAPE）和均数标准差（RMSE）。结果 SARIMA（0,1,4）（2,1,1）[12]为 SARIMA 最优模型，NNAR（16,1,8）[12]为 NNAR 最优模型。SARIMA、ETS、TSLM、NNAR、TBATS、TSSPLINE 和 TSGRNN 模型拟合的 MAPE、RMSE 分别为 11.46%、0.01,10.25%、0.01,33.91%、0.03,1.84%、0.00,8.92%、0.01,10.82%、0.01 和 22.29%、0.02。 SARIMA、ETS、TSLM、NNAR、TBATS、TSSPLINE 和TSGRNN 模型预测的 MAPE、RMSE 分别为 20.51%、0.03,17.22%、0.02,55.27%、0.03,36.27%、0.05,18.03%、0.02,118.82%、0.05和38.71%、0.04。结论 TBATS为最优预测预警模型，适于优化HFRS预警模型。
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