状态空间模型及其在传染病发病率预测中的应用
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蚌埠医学院科研课题计划(BYKY1301)


State space model and its application on forecasting in incidence of infectious disease
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    摘要:

    目的:研究状态空间模型的建立及其在传染病发病预测中的应用,并探讨提高模型准确性和实用性的途径。方法:以2005年1月~2010年12月我国肺结核发病资料建立模型,以2011年的发病资料作为模型预测效果的考核样本。首先采用移动平均比率法和HP滤波对资料进行初步分析,然后根据分析的结果进行定阶-初始化并估计参数,建立状态空间模型,最后对预测结果进行检验和分析。结果:状态空间模型可以将发病率变化过程中的各种特征成分分解出来,其年内逐月发病率的预测精度在90%以上。结论:状态空间模型对我国肺结核发病情况的拟合度较高,预测效果良好。

    Abstract:

    Objective:To research the application of State Space Model forecasting in infectious disease incidence,and discuss the method to improve its veracity and practicability. Methods:A model was fitted by the historical data of the incidence of tuberculosis in China. Firstly,used the ratio to moving average method and HP filter to make preanalysis. Secondly,parameters of model is estimated and a State Space Model was set up by decison of the rank of it. Finally,the paper tests the result of forecast and analysis it. Results:State Space Model can decompose some characteristic components from the changing process of the incidence. Forecast accuracy of the Monthly incidence in a year is above 90%. Conclusion:The fit values of incidence are consistent with the actual data of incidence and the forecasting effect is good.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈友春,朱文婕.状态空间模型及其在传染病发病率预测中的应用[J].南京医科大学学报(自然科学版),2015,(2):275-278

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  • 收稿日期:2014-01-09
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  • 在线发布日期: 2015-02-13
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