基于ARIMA与NNAR模型的中国食管癌疾病负担预测

目的 探索中国食管癌疾病负担时间序列特征,并进行预测.方法 收集1990-2019年中国食管癌发病率、死亡率、伤残调整寿命年(disability adjusted life year,DALY)等疾病负担数据,基于1990-2016年数据建立自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型、神经网络自回归(neural network autoregression,NNAR)模型,通过平均误差率(modula-tion error ratio,MER)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean squared error,RMSE)比较2017-2019年预测数据与实际数据以验证模型预测性能,并预测2020-2024年食管癌疾病负担.结果 1990-2019年中国食管癌疾病负担整体呈波动上升趋势,发病率上升33.26％,死亡率上升21.26％,DALY率上升6.66％.ARIMA模型与NNAR模型的预测值和实际值动态趋势基本一致,选择其中更优模型预测得到2020-2024年中国食管癌发病率分别为20.375/10万、21.057/10万、21.380/10万、21.341/10万和21.080/10万;死亡率分别为18.834/10万、19.647/10万、20.407/10万、20.889/10万和20.988/10万.DALY率分别为418.192/10万、431.123/10万、442.780/10万、452.376/10万和459.358/10万.结论 中国食管癌疾病负担在2020-2024年将上升.NNAR模型在拟合中国食管癌疾病负担应用中具有良好预测性能与精度,可为疾病负担短期预测提供借鉴方法.