时间序列的分析在流感疫情预测预警中应用研究分析

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1、时间序列分析在流感疫情预测预警中的应用研究南京医科大学朱猛、湛蓝、丁克琴目录摘要-2-一、问题提出-3-二、研究背景-4-1、时间序列模型背景-4-2、ARIMA模型简介-5-3、时间序列在传染病发病预测中的应用-6-三、江苏省流感样病例监测数据的ARIMA............................................................-6-（一）若干基本概念..................................................................................................-

2、6-（二）江苏省流感样病例监测数据的ARIMA模型..............................................-7-1、流感监测数据分析..........................................................................................-7-2、数据的平稳化...................................................................................................-7-3、模型的识别、定阶与参数

3、估计.......................................................................-9-4、模型诊断检验..................................................................................................-10-5、模型的预测......................................................................................................-11-6

4、、基于流感样病例百分比序列的建模...............................................................-12-四、结论与建议............................................................................................................-12-参考文献..............................................................................................

5、...........................-13-附录：流感监测的背景....................................................................................................................-14-15摘要时间序列分析是概率统计学中一个重要分支，利用时间序列模型进行分析、预测已被广泛运用于医学、经济学等多领域，并取得良好的效果。流感作为最常见的传染病之一，具有易变异、传播速度快、波及范围广等特点，尤其是近期甲型H1N1流感在世界范围内广泛流行，引起社会、政府的广泛关注，对

6、流感疫情预测预警等工作已逐渐成为控制流感的关键和焦点。本文针对流感病情的特点，根据时间序列模型的原理，以2005年10月至2010年2月江苏省各监测点流感样病例总数的详细资料建立了ARIMA模型：，并利用该模型对2010年3月至4月江苏省流感样病例的发病情况进行预测。研究结果显示，预测值与实际监测结果相符，建立的ARIMA模型拟合效果较好，能够较好的运用于流感样病例的预测预警工作，为疫情的防控工作提供科学依据。关键词：流感样病例；ARIMA模型；预测；预警15一、问题提出流行性感冒（流感）是由流感病毒引起的急性呼吸道传染病。流感病毒具有高度的传染性，一旦流感病毒通过抗原转换形成一种新的亚型，并

7、且人群中对该亚型普遍缺乏免疫力，则可能引起较大范围的流感大流行。在人类发展的历史中，似乎曾没有离开过流感的威胁。1918年至1920年，世界上发生了历史上闻名的严重流感大流行“西班牙流感”，此次流感广泛波及世界各地，几年内共出现了三次流行高潮，在全球范围内造成了2000万-4000万人死亡，大大多于第一次世界大战所致的死亡人数（850万人）[1]。2009年3月首先发现于墨西哥的新甲型H1N1病毒