乘积季节ARIMA模型在乙肝发病率预测中的运用

目的 探讨乘积季节自回归求和滑动平均模型 (integrated autore-gressive moving average model, ARIMA) 在荆州市乙肝发病预测中的应用, 为乙肝预防控制提供参考.方法 利用2004-2015年乙肝网络监测数据对荆州市乙肝发病率数据构建乘积季节ARIMA模型, 同时利用2016年实际发病率与模型拟合数据进行比较, 评价模型的预测性能, 并预测荆州市2017年的乙肝发病率.结果 荆州市乙肝发病率预测最优模型为ARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1) 12模型, 利用2016年拟合值与实际乙肝发病率比较, 相对误差介于1.33％～27.80％之间, 平均相对误差10.23％, 提示ARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1) 12模型具有较佳的预测能力.预测2017年荆州市乙肝疫情与2016年基本一致, 发病整体平稳.结论 ARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1) 12模型可用于荆州市乙肝发病率的预测, 对乙肝预防控制产生积极的指导作用.