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基于时空大数据的甲型肝炎发病率分布特征分析及预测模型

朱佳佳 胡登利 洪秀琴 查文婷 吕媛

朱佳佳, 胡登利, 洪秀琴, 查文婷, 吕媛. 基于时空大数据的甲型肝炎发病率分布特征分析及预测模型[J]. 中华疾病控制杂志, 2018, 22(11): 1144-1147. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.11.012
引用本文: 朱佳佳, 胡登利, 洪秀琴, 查文婷, 吕媛. 基于时空大数据的甲型肝炎发病率分布特征分析及预测模型[J]. 中华疾病控制杂志, 2018, 22(11): 1144-1147. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.11.012
ZHU Jia-jia, HU Deng-li, HONG Xiu-qin, ZHA Wen-ting, LÜ Yuan. Analysis of distribution characteristics and prediction model of hepatitis A incidence based on spatiotemporal big data[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2018, 22(11): 1144-1147. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.11.012
Citation: ZHU Jia-jia, HU Deng-li, HONG Xiu-qin, ZHA Wen-ting, LÜ Yuan. Analysis of distribution characteristics and prediction model of hepatitis A incidence based on spatiotemporal big data[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2018, 22(11): 1144-1147. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.11.012

基于时空大数据的甲型肝炎发病率分布特征分析及预测模型

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.11.012
基金项目: 

国家自然科学基金面上项目(81773530)

详细信息
    作者简介:

    朱佳佳(1994-),女,安徽合肥人,在读硕士研究生。主要研究方向:传染病模型。

  • 中图分类号: R51;R181

Analysis of distribution characteristics and prediction model of hepatitis A incidence based on spatiotemporal big data

  • 摘要: 目的 了解我国甲型病毒性肝炎(以下简称甲肝)发病率在时间和空间上的分布特征,探讨乘积季节模型在甲肝发病率预测中的可行性。方法 收集我国2006-2017年甲肝发病数据和人口学资料,利用MapInfo 11.0绘制甲肝发病率时空分布柱状图;并采用SPSS 23.0对2006-2016年数据建立自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),选取2017年数据评价模型的预测效果。结果 2006-2016年,全国共报告甲肝病例430 962例,发病率逐年递减,且西部地区明显高于东部地区。经数据平稳化处理、定阶、参数估计与模型检验后建立了最优模型ARIMA(0,2,2)(0,1,1)12。且对2017年1~12月的预测值和实际发病率基本吻合,相对误差在2.0%~39.7%之间。结论 我国甲肝发病率逐年递减且东西部地区甲肝发病率表现出明显差异。ARIMA乘积季节模型对我国甲肝发病率具有很好的短期预测能力。
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-07-27
  • 修回日期:  2018-09-10

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