我国血吸虫病报告病例数ARIMA模型预测研究

目的:研究我国（不含港、澳、台地区）的血吸虫病月报告病例数进行自回归移动平均（autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型预测作用，为血吸虫病的防控提供科学依据。方法:采用ARIMA模型，以2009年1月至2018年12月我国血吸虫病月报告病例数时间序列为训练集，应用R 3.6.2软件进行平稳性分析后，采用赤池信息准则和贝叶斯信息准则等筛选参数，选出较优ARIMA模型；以2019年1-12月我国血吸虫病月报告病例数为测试集进行验证和逐月优化，得到1个最优ARIMA模型；并以2019年1月至2020年10月我国血吸虫病月报告病例数验证最优ARIMA模型的预测效果。结果:基于2009年1月至2018年12月数据，可以得到4种较优ARIMA模型，分别为ARIMA（2，0，2）（1，0，1）[12]、ARIMA（2，0，2）（0，0，1）[12]、ARIMA（2，0，2）（1，0，0）[12]和ARIMA（2，0，2）；以2019年1-12月的病例数实际值和4种ARIMA模型预测值分别进行对比，构建出的血吸虫病月报告病例数的最优预测模型为ARIMA（2，0，2）（1，0，1）[12]；预测的相对误差均值为0.51%。结论:本研究构建的ARIMA模型精度较高，适用于我国血吸虫病病例数的短期预测分析，可为该病防治提供数据支持，具有一定实践指导意义。