检索结果-内蒙古大学图书馆

中国媒介生物学及控制杂志 2023年第6期34卷 788-793页

作者：肖珊陈建勇林斌龙建勋彭莱朱彩英长沙市疾病预防控制中心消毒与病媒生物防制科湖南长沙410005

目的构建长沙市蝇密度自回归积分移动平均模型(ARIMA),并对2023年1-12月蝇密度进行预测。方法应用R 4.3.0软件对2005年1月-2022年6月的蝇密度数据构建ARIMA模型,将2022年7-12月预测值与真实值进行比较,进行模型预测效果评价,进而对2023... 详细信息

目的构建长沙市蝇密度自回归积分移动平均模型(ARIMA),并对2023年1-12月蝇密度进行预测。方法应用R 4.3.0软件对2005年1月-2022年6月的蝇密度数据构建ARIMA模型,将2022年7-12月预测值与真实值进行比较,进行模型预测效果评价,进而对2023年1-12月蝇密度进行预测。结果采用ARIMA模型对2005年1月-2022年6月蝇密度监测数据构建,选取最佳模型为ARIMA(1,0,0)(0,1,1)_(12),其赤池信息准则(AIC)值及贝叶斯信息准则(BIC)值均最低,分别为986.50及996.37;模型残差序列为白噪声,模型有效;预测2022年7-12月的蝇密度与实际密度基本一致,实际监测值均落入了预测值的95%置信区间内,均方根误差(RMSE)为0.649,平均绝对误差(MAE)为0.522,可用于短期蝇密度预测。利用该模型预测2023年1-12月蝇密度,其密度平均值为2.89只/笼,低于2005-2022年平均密度(3.22只/笼),高于2022年平均密度(1.20只/笼)。结论ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型对长沙市蝇密度数据的拟合效果较好,可用于蝇密度的短期预测,为预防控制蝇类危害事件及蝇传疾病提供依据。

关键词：蝇密度监测自回归积分移动平均模型预测

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自回归积分移动平均模型在长沙市白纹伊蚊密度预测中的应用

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实用预防医学 2024年第4期31卷 506-510页

作者：肖珊陈建勇彭莱林斌徐明忠长沙市疾病预防控制中心湖南长沙410005

目的探讨自回归积分移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型在长沙市三种方法监测白纹伊蚊密度预测中的应用,预测密度增长趋势。方法收集整理长沙市2007年1月—2023年7月诱蚊灯法及2016年1月—2023年7月双层叠... 详细信息

目的探讨自回归积分移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型在长沙市三种方法监测白纹伊蚊密度预测中的应用,预测密度增长趋势。方法收集整理长沙市2007年1月—2023年7月诱蚊灯法及2016年1月—2023年7月双层叠帐法、布雷图指数法监测白纹伊蚊密度数据,采用2007年1月—2022年12月诱蚊灯法监测数据、2016年1月—2022年12月双层叠帐法及布雷图指数法监测数据,应用R4.3.0软件分别构建季节性ARIMA模型,将2023年1—7月的三种方法监测数据实际值与预测值进行比较评价,预测2023年8—11月密度。结果对三种方法监测白纹伊蚊密度分别构建了最佳模型ARIMA(0,0,1)(2,1,2)12、ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12及ARIMA(0,1,0)(1,0,2)12,模型赤池信息准则值及贝叶斯信息准则值均达到最低,且较好地拟合了既往密度序列,残差Box-Ljung检验为白噪声(P>0.05),可用于白纹伊蚊密度预测,预测2023年8—11月诱蚊灯法白纹伊蚊密度平均值为0.56只/(灯·夜),预测2023年8—10月帐诱指数及布雷图指数平均值为1.67只/(帐·h)及21.75,均高于2022年同期密度平均值:0.43只/(灯·夜)、0.72只/(帐·h)及3.67。结论ARIMA模型对长沙市三种方法监测白纹伊蚊密度数据构建的最佳模型拟合效果较好,可用于白纹伊蚊密度的短期预测,预测2023年下半年白纹伊蚊密度较2022年同期有增高趋势,应采取措施加大伊蚊密度控制力度。

关键词：白纹伊蚊密度监测自回归积分移动平均模型预测

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基于R语言自回归积分移动平均模型的广州市白纹伊蚊密度预测研究

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中国媒介生物学及控制杂志 2018年第6期29卷 545-549页

作者：潘衍宇吴海霞国佳刘起勇中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室感染性疾病诊治协同创新中心世界卫生组织媒介生物监测与管理合作中心北京102206

目的构建广州市白纹伊蚊密度自回归积分移动平均模型(ARIMA)并进行预测。方法应用R语言3.4.4将2009年1月至2017年5月的白纹伊蚊月密度数据构建ARIMA模型,进行整体回代评价拟合效果,比较2017年6-12月预测值与真实值,评价外推效果,对2018... 详细信息

目的构建广州市白纹伊蚊密度自回归积分移动平均模型(ARIMA)并进行预测。方法应用R语言3.4.4将2009年1月至2017年5月的白纹伊蚊月密度数据构建ARIMA模型,进行整体回代评价拟合效果,比较2017年6-12月预测值与真实值,评价外推效果,对2018年白纹伊蚊密度进行预测。结果白纹伊蚊密度监测数据构建ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型,赤池信息准则(AIC)=-268.83,平稳R2=0.427;残差序列为白噪声(P>0.05),且方差齐性,证明模型有效;2017年6-12月预测值与实际值基本一致,均方根误差(RMSE)=0.087 4,平均绝对误差(MAE)=0.028 3,模型外推良好。结论 ARIMA模型能够较好地预测广州市白纹伊蚊密度消长趋势。

关键词：时间序列自回归积分移动平均模型白纹伊蚊预测

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基于R语言自回归积分移动平均模型在长沙市三带喙库蚊密度预测中的应用

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医学动物防制 2020年第3期36卷 278-281页

作者：肖珊陈立章龙建勋彭莱中南大学湘雅公共卫生学院湖南长沙410000 长沙市疾病预防控制中心

目的构建长沙市三带喙库蚊自回归积分移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)并进行预测。方法应用R语言3.3.2将2007年1月~2015年6月的三带喙库蚊密度数据构建ARIMA模型,比较2015年7~12月预测值与真实值,对2016... 详细信息

目的构建长沙市三带喙库蚊自回归积分移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)并进行预测。方法应用R语言3.3.2将2007年1月~2015年6月的三带喙库蚊密度数据构建ARIMA模型,比较2015年7~12月预测值与真实值,对2016年三带喙库蚊密度进行预测。结果三带喙库蚊密度监测数据构建ARIMA(1,1,1)×(1,1,0)12模型,赤池信息准则(AIC)值为487.98,经检验残差为白噪声(P>0.05),模型有效。2015年7~12月预测值与实际值基本一致,均方根误差(RMSE)=3.021,平均绝对误差(MAE)=2.132,模型外推良好。结论ARIMA模型在三带喙库蚊密度短期预测方面有一定可行性。

关键词：三带喙库蚊预测自回归积分移动平均模型

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2018-2022年内蒙古自治区兴安盟结核病流行特征及发病预测模型应用

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疾病监测 2024年第2期39卷 200-206页

作者：孙博滕冲冯丽平朱含芳欧喜超李永慧黄欣宇彩花内蒙古自治区兴安盟疾病预防控制中心内蒙古乌兰浩特137499 北京市东城区疾病预防控制中心北京100009 中国疾病预防控制中心结核参比实验室北京102206

目的分析2018—2022年内蒙古自治区兴安盟地区结核病疫情流行变化特征,为兴安盟地区结核病防控提供科学依据。方法通过中国疾病预防控制信息管理系统导出2018—2022年兴安盟6个县(市、旗)报告结核病患者相关资料,分析该地区近5年结核病... 详细信息

目的分析2018—2022年内蒙古自治区兴安盟地区结核病疫情流行变化特征,为兴安盟地区结核病防控提供科学依据。方法通过中国疾病预防控制信息管理系统导出2018—2022年兴安盟6个县(市、旗)报告结核病患者相关资料,分析该地区近5年结核病报告发病率的变化趋势,并建立季节性自回归移动平均模型(ARIMA)预测短期发病情况。结果2018—2022年,兴安盟地区累计报告结核病患者5909例,平均报告发病率77.26/10万,报告发病率呈明显下降趋势(趋势χ^(2)=222.977,P<0.001),各县(市、旗)报告发病率差异有统计学意义(χ^(2)=340.103,P<0.001)。病原学阳性患者平均报告发病率为31.93/10万,呈上升趋势(趋势χ^(2)=137.504,P<0.001);报告发病主要集中在3—5月和11月至次年1月;男女性别比为2.24∶1,50岁及以上人群发病率最高(120.18/10万);职业分布以农牧民群体占比最高(62.95%,3720/5909)。以2012—2021年结核病发病数建立的季节性ARIMA(0,1,1)(0,1,2)12模型具有较好的预测效果,总体相对误差为6.14%,6个月预测值95%置信区间均涵盖真实值。结论兴安盟地区结核病报告发病率总体呈逐年下降趋势,各县(市、旗)之间发病率有明显差异,男性、老年人、农牧民等是结核发病重点人群,应有针对性的加强重点人群的防控措施。建立的季节性ARIMA(0,1,1)(0,1,2)12模型可用于兴安盟地区结核病短期发病预测。

关键词：结核病流行特征自回归积分移动平均模型预测

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基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法研究

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2017年第2期41卷 349-354页

作者：韦凌翔陈红王永岗钟栋青王春娥盐城工学院材料工程学院盐城224051 长安大学公路学院西安710064

为进一步提高短时交通流量预测精度,提出一种基于RVM和ARIMA的短时交通流量降噪方法.设计了降噪方法的流程,选取了降噪方法误差评价指标;基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法和预测流程,引入平均绝对相对误差(MAPE)作为预测方法误差... 详细信息

为进一步提高短时交通流量预测精度,提出一种基于RVM和ARIMA的短时交通流量降噪方法.设计了降噪方法的流程,选取了降噪方法误差评价指标;基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法和预测流程,引入平均绝对相对误差(MAPE)作为预测方法误差评价指标,以某城市道路的录像数据为实例,对构建的预测方法有效性进行验证.结果表明,在不同公用时间尺度(5,10,15min)下,所提出的短时交通流量预测方法的平均绝对相对误差均小于直接运用指数降噪模型、BT神经网络模型、ARIMA模型等方法预测的结果,有效地提高了短时交通流量预测精度.

关键词：交通工程短时交通流量预测相关向量机多时间尺度自回归积分移动平均模型

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基于Storm的电网时间序列数据实时预测框架

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计算机工程 2017年第4期34卷 8-14页

作者：吴克河朱亚运李皓阳李权华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

对电网运行产生的时间序列数据展开实时预测研究,提出基于Storm平台和ARIMA模型的预测框架。分析不同类型电网时序数据的特点,预设拟合模型以降低模型构建的盲目性,缩短预测时间,同时设计基于HBase的新型时序数据存储模式加快数据检索... 详细信息

对电网运行产生的时间序列数据展开实时预测研究,提出基于Storm平台和ARIMA模型的预测框架。分析不同类型电网时序数据的特点,预设拟合模型以降低模型构建的盲目性,缩短预测时间,同时设计基于HBase的新型时序数据存储模式加快数据检索速度。通过对海量的时序数据源进行并发预测,比较不同数据样本对预测值的影响并实时分析预测误差。经实例从预测精度、运算速度、占用资源3个角度验证了该框架的有效性与实用性。

关键词：时间序列数据实时预测 Storm平台自回归积分移动平均模型电网大数据

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新型冠状病毒肺炎疫情防控措施对中国肾综合征出血热流行的影响研究

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中国媒介生物学及控制杂志 2023年第1期34卷 58-64页

作者：常楠周若冰马德龙张璐韦晓慧王君刘起勇南京医科大学公共卫生学院江苏南京210000 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所媒介生物控制室传染病预防控制国家重点实验室北京102206 山东第一医科大学山东济南250000

目的分析2006-2021年我国肾综合征出血热(HFRS)的流行特征,探究新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)疫情流行期间我国采取的相关防疫政策是否对HFRS的流行情况产生影响,为后续制定相关政策提供科学依据。方法应用描述性流行病学方法对我国2006-2... 详细信息

目的分析2006-2021年我国肾综合征出血热(HFRS)的流行特征,探究新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)疫情流行期间我国采取的相关防疫政策是否对HFRS的流行情况产生影响,为后续制定相关政策提供科学依据。方法应用描述性流行病学方法对我国2006-2021年HFRS流行特征进行统计分析,选取2006-2019年的HFRS病例数据建立自回归积分移动平均(ARIMA)模型,预测2020-2021年发病数,并对预测值与实际观测值进行比较。结果2006-2021年间我国的HFRS病例数相对稳定,死亡病例显著减少。1年中有2个发病高峰,分别出现在5-6月和11月,具有明显的季节性。东北地区发病数降低,但在全国范围内流行范围扩大,且部分地区仍有暴发隐患。男性病例数明显高于女性,男性高发年龄段为35~49岁,女性为45~59岁,不同性别的发病年龄构成比差异有统计学意义(χ^(2)=2802.807,P<0.001)。农民仍是主要患病人群,占总病例数的半数以上。通过R 4.0.4软件拟合2006-2019年的HFRS病例数据建立季节性ARIMA模型为(2,0,2)(1,1,0)12,模型拟合效果好。2020-2021年HFRS病例实际观测值与预测值接近,在预测值95%置信区间内。结论我国HFRS总体趋势较为平稳,仍是我国的重要公共卫生问题之一,需加强监测,实施更为精准的防控措施。2020-2021年间我国的新冠肺炎疫情防控措施对HFRS的流行情况未产生显著影响。

关键词：肾综合征出血热新型冠状病毒肺炎自回归积分移动平均模型流行特征

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基于ARIMA-GM组合模型的湖北省电力需求预测研究

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中国农村水利水电 2013年第4期 101-105页

作者：王莉琳张维赖敏向铁元杨再鹤周波湖北省电力公司电力经济技术研究院武汉430072 武汉大学电气工程学院武汉430072

通过分析湖北省历年电力消费量,利用灰色模型(GM)和自回归积分移动平均(ARIMA)模型分别对2012-2020期间的湖北省电力需求量进行了预测,然后通过方差倒数法进行组合预测,得到了精度更高的预测结果。通过分析整个预测过程及结果,该方法易... 详细信息

通过分析湖北省历年电力消费量,利用灰色模型(GM)和自回归积分移动平均(ARIMA)模型分别对2012-2020期间的湖北省电力需求量进行了预测,然后通过方差倒数法进行组合预测,得到了精度更高的预测结果。通过分析整个预测过程及结果,该方法易于操作,精度较高,是一种对电力需求预测方法有益的探索。

关键词：时间序列灰色模型自回归积分移动平均模型方差倒数法

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广东省恙虫病流行特征及发病风险预测

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中国媒介生物学及控制杂志 2021年第3期32卷 334-338页

作者：李文马德龙赵嘉欣母群征李贵昌刘小波王君张钦凤刘起勇鲁亮中国疾病预防控制中心传染病预防控制所媒介生物控制室传染病预防控制国家重点实验室北京102206 山东第一医科大学公共卫生学院山东泰安271016

目的分析2012-2018年广东省恙虫病流行特征及变化趋势,预测其发病趋势,为评价恙虫病防控措施提供科学依据。方法收集2012-2018年广东省恙虫病病例信息,进行描述性流行病学分析,并应用时间序列基于季节性差分的自回归积分移动平均模型(AR... 详细信息

目的分析2012-2018年广东省恙虫病流行特征及变化趋势,预测其发病趋势,为评价恙虫病防控措施提供科学依据。方法收集2012-2018年广东省恙虫病病例信息,进行描述性流行病学分析,并应用时间序列基于季节性差分的自回归积分移动平均模型(ARIMA)建立预测模型,比较2019年的观察值和预测值评估模型,预测2020年发病情况。结果 2012-2018年广东省共报告恙虫病病例33 490例,发病呈逐年增加的趋势,主要集中在6-10月;50~60岁年龄组病例数最多,女性病例数多于男性,农民发病占比最高(65.49%);使用月度恙虫病病例数据拟合ARIMA模型为(1,1,1)(0,1,1)12,贝叶斯信息准则(BIC)为879.36,Ljung-Box统计量检验残差序列为白噪声序列,调整R^(2)=0.377,模型拟合效果较好,2019年实际值基本在预测值的95%可信区间内,模型预测效果较好。结论广东省恙虫病有逐年增加的趋势,主要发病人群为50~60岁、女性、农民,ARIMA模型能够较好地预测广东省恙虫病病例的变化情况,提示有关部门应在恙虫病高发季节加强重点人群的宣传教育和疫情防控。

关键词：恙虫病流行特征自回归积分移动平均模型

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