南京医科大学学报(自然科学版)

作者：卞子龙，卓莹莹，贺志强，张 枫，蔡奇慧，吴 静

单位：南京医科大学生物医学工程与信息学院，公共卫生学院，江苏 南京 211166；浙江大学公共卫生学院，浙江 杭州 310058,,南京医科大学公共卫生学院，江苏 南京 211166,,南京医科大学公共卫生学院，江苏 南京 211166,,南京医科大学生物医学工程与信息学院，江苏 南京 211166,,南京医科大学生物医学工程与信息学院，江苏 南京 211166,,南京医科大学生物医学工程与信息学院，江苏 南京 211166,

关键词：ARIMA模型;指数平滑模型;肺结核;预测

基金：国家自然科学基金青年项目（61901225）；江苏省高校自然科学基金（19KJD330001）；南京医科大学科技发展基金面上项目（2017NJMU005）；南京医科大学教育研究课题（2019LX070）

目的：探讨利用两种时间序列模型预测上海肺结核发病趋势的可行性，为制定上海地区肺结核预防控制策略提供科学依据。方法：收集上海市2007年1月—2018年6月传染病历史疫情资料，对2007年1月—2017年12月肺结核月发病人数分别采用自回归移动平均模型（ARIMA）乘积季节模型与指数平滑模型进行拟合，预测2018年1—6月的肺结核月发病人数，并与真实值进行比较。结果：ARIMA（0，1，1）×（1，1，2）12为乘积季节模型的最优模型，均方根误差（RMSE）为76.27，2018年1—6月预测值的相对误差和为0.402；运用指数平滑法构建的最优模型是Holt-Winters加法指数平滑，均方根误差（RMSE）为69.61，2018年1—6月预测值的相对误差和为0.292。结论：指数平滑模型拟合效果较好，预测精度更高，对上海市肺结核疫情的防控具有一定的指导意义。

来源：2021年第2期

《南京医科大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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