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南京医科大学学报（自然科学版） 第41卷第2期
·268 · Journal of Nanjing Medical University（Natural Sciences） 2021年2月

·预防医学·

应用乘积季节模型与指数平滑模型预测上海市肺结核疫情

卞子龙 1，2，3 ，卓莹莹 ，贺志强 ，张 枫 ，蔡奇慧 ，吴 静 1*
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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
［摘 要］ 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。
［关键词］ ARIMA模型；指数平滑模型；肺结核；预测
［中图分类号］ R183.3 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 1007⁃4368（2021）02⁃268⁃06
doi：10.7655/NYDXBNS20210223

Application of multiple seasonal model and exponential smoothing model in predicitng
pulmonary tuberculosis epidemic in Shanghai

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BIAN Zilong 1，2，3 ，ZHUO Yingying ，HE Zhiqiang ，ZHANG Feng ，CAI Qihui ，WU Jing 1*
1 School of Biomedical Engineering and Informatics，School of Public Health，Nanjing Medical University，Nanjing
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211166；School of Public Health，Zhejiang University，Hangzhou 310058，China
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［Abstract］ Objective： To explore the feasibility of two time series models for predicting tuberculosis epidemic in Shanghai，so as to
provide a scientific reference for the prevention and control of tuberculosis in Shanghai. Methods：The epidemiological data of
tuberculosis from Jan.2007 to Jun.2018 in Shanghai was collected. The monthly cases of tuberculosis from Jan.2007 to Dec.2017 was
fitted by multiple seasonal ARIMA model and the exponential smoothing model. We predicted the monthly number of tuberculosis cases
from Jan. to Jun. 2018 using the established models and comparcd the results to the real values. Results：ARIMA（0，1，1）×（1，1，2） 12
was the optimal ARIMA model whose RMSE was 76.27 and the sum of the relative error from Jan. to Jun.2018 was 0.402；The optimal
model constructed by exponential smoothing was Holt⁃Winters additive exponential smoothing model with RMSE of 69.61 and a sum of
relative error of 0.292 from Jan. to Jun.2018. Conclusion：The exponential smoothing model could be fitted more effectively and had
higher predictive accuracy. In short，it has important guiding significance for the prevcntion and control of tuberculosis in Shanghai.
［Key words］ ARIMA model；exponential smoothing model；pulmonary tuberculosis；prediction
［J Nanjing Med Univ，2021，41（02）：268⁃273］

肺结核是由结核杆菌侵入人体肺部引起的一 种慢性呼吸道传染病，其传染性强，易反复发作，可
导致癌变恶化的发生，被列入全球十大致死传染病
［基金项目］ 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 之一。据世界卫生组织估计，2017年全球结核病人
［1］
展基金面上项目（2017NJMU005）；南京医科大学教育研究课 数约为 17 亿，约有 1 000 万新结核病患者 。中国
题（2019LX070） 是全球22个结核病高负担国家之一，患者数量占全
［2］
∗ 球的9%，居全世界第2位 。中国国家卫生委员会发
通信作者（Corresponding author），E⁃mail： wujing@njmu.edu.cn