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应用ARIMA模型对季度入院人次的预测
[目的]用ARIMA季节乘积模(p,d,q) (P,D,Q)s对季节性时间序列资料建模并预测.[方法]用Box-Ljung统计量评价ARIMA模型的拟和度,用平均预测相对误差作为预测效果的评价指标.[结果]对所分析的季节性时间序列建立了乘积ARIMA(0,1,1) (0,1,2)S模型,平均预测相对误差为6.50%.[结论]用所建立模型对入院人次进行预测,结果表明ARIMA是一种预测精度较高的预测模型.
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ARIMA模型及其在肺结核预测中的应用
[目的]探讨应用时间序列ARIMA模型进行肺结核发病率预测的可行性,为结核病防治提供科学依据.[方法]对重庆市1997～2005年肺结核发病率建立ARIMA模型,并对预测效果进行评价.[结果]ARIMA (1,0,0)×(0,1,1)12模型很好地拟合了既往时间段上的发病率序列,对2005年各月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势.[结论]ARIMA模型能很好地模拟肺结核发病率的变动趋势,预测效果可信,能为肺结核的防治工作提供科学依据.
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ARMA模型对肾综合征出血热发病趋势预测的拟合研究
[目的]探讨应用ARMA模型在时间序列资料分析中的应用,建立HFRS发病趋势的预测模型,从理论角度为制定科学、有效的防制措施提供理论依据.[方法]应用平稳时间序列分析,选用小二乘法按照信忠量准则,AIC、模型的拟合度与相关系数以及误差,确定ARMA的所有参数,用非线性小二乘法重新估计,得出组合模型的终估计;应用DPS (Data Processing System)数据处理系统.[结果]数据转换后,建立ARMA(1,1)模型,其残差平方和SS=0.6987,残差标准差:0.2158, AIC=-3.7044,相关系数R=0.96930,拟合度C=93.96%.[结论]模型可以用来讲行预测.
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气象因素对心脑血管疾病日死亡人数影响的时间序列研究
[目的]研究气象因素对心脑血管疾病日死亡人数的影响.[方法]采用时间序列的Poisson广义相加模型,在控制了时间的长期趋势、季节趋势和其他混杂因素后,研究南京市2004年1月1日-2004年12月31日期间气象因素对心脑血管疾病日死亡人数的影响.[结果]心脑血管疾病日死亡人数与日平均温度、日平均地面气压之间呈线性相关,回归系数分别为-0.01859(P<0.0001)和-0.00138(P<0.0001).[结论]随着日平均温度的降低、日平均地面气压的降低,心脑血管疾病日死亡人数都是增加的.
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GAM方法在哮喘危险因素研究中的应用
[目的]探讨广义相加模型(GAM)在哮喘危险因素研究中的应用.[方法]通过建立空气污染及雾与每天哮喘急诊人数间的GAM模型,估计暴露于污染空气及雾的相对危险度(Relative Risk,RR).[结果]GAM分析表明(直径小于10μm的颗粒物质)浓度每增加44.25μg/m3,每天的哮喘急诊人数将增加4.71%,雾浓度每增加1个单位,每天的哮喘急诊人数将增加9.30%,虽然CO和O3的相对危险度大干1,但是没有统计学意义.[结论]GAM能够灵活地控制混杂因素和处理协变量,因此适用于研究空气污染及雾与哮喘急诊人数关系.
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基于ARIMA模型的深圳市大气PM2.5浓度时间序列预测分析
目的 建立深圳市大气细颗粒物(PM2.5)时间序列分析的自回归移动平均模型(ARIMA),预测深圳市大气PM2.5浓度变化趋势,为公众健康出行提供科学依据.方法 收集深圳市2016年大气PM2.5逐日监测数据构建ARIMA预测模型,对建立的模型进行参数估计、模型诊断,选择优预测模型.利用构建的佳模型对深圳市2017年1月1日-2017年1月5日大气PM2.5逐日浓度进行预测,并对预测效果进行评价.结果 ARIMA(2,1,2)模型为深圳市大气PM2.5浓度优预测模型,其小赤池信息量准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)值分别为2 683.51、2 703.01,模型残差序列的Ljung-Box统计量x2=0.018,差异无统计学意义(P=0.894),提示残差为白噪声序列,模型拟合良好.深圳市2017年1月1日-2017年1月5日大气PM2.5浓度监测值与预测值的平均相对误差为15.6％,实际值均在预测值95％可信区间内.结论 ARIMA(2,1,2)模型能较好地模拟深圳市大气PM2.5变化趋势,具有良好的预测效果.
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心脑血管与呼吸疾病就诊人数与气象因素关系
[目的]探讨日均气温、相对湿度和空气压力与医院日心脑血管与呼吸疾病急、门诊就诊人次的相关性.[方法]收集三级甲等医院日呼吸、心脑血管疾病急、门诊就诊人次和该地区日均气温、相对湿度和空气压力的时间序列数据,采用立方平滑样条函数将日均气温、相对湿度和空气压力引入,与医院日呼吸、心脑血管疾病急、门诊就诊人次间建立Poisson广义相加模型,选择终进入模型的变量,并确定其立方平滑样条函数自由度取值. [结果]医院日呼吸、心脑血管疾病急、门诊就诊人次与气温、相对湿度和空气压力表现出一定的线性相关趋势；当气温＜ 10℃时,气温每升高1℃,就诊总人数增加1.057 217倍,当气温≥10℃,气温每增加1℃,就诊总人数上年同期下降0.990 571 73倍. [结论]气象因素与呼吸、心脑血管疾病急、门诊就诊人次的相关性比较明显.
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武汉市洪山区EV71疫苗防控效果初探
目的 结合手足口病(Hand,foot and mouth disease,HFMD)发病资料和EV71疫苗接种资料,分析疫苗接种前后HFMD发病情况的变化,初步评价疫苗防控效果,为科学制定防制策略提供参考依据.方法 采用描述性分析和时间序列分析,对该区2012-2017年手足口病发病特征和2016-2017年EV71疫苗接种情况进行分析.结果 2017年l-6月HFMD发病率为50.88/10万,较前五年均值同比下降79.26/10万;流行高峰期间发病率同比下降72.67/10万;0～5岁发病率同比下降178.33/10万.0～5岁人群发病率在接种约6个月后开始低于预测水平,R2为0.835,P=0.007;接种人群和非接种人群的发病率差异有统计学意义,x2值为302.71,P＜0.001,RR值为0.088.结论 EV71型疫苗对削弱HFMD流行高峰、抑制高强度流行态势,降低0～5岁易感人群的发病率和暴发风险有明显地积极作用.未来应重点提升易感人群的接种率和全程接种率,并加强接种疫苗后患病儿童的监测与随访.
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ARIMA模型预测甲肝发病
目的 探讨ARIMA模型在甲肝预测方面的应用,建立甲肝发病预测模型,并证明模型的适用性.方法 利用甘肃省1990-01/2007-12甲肝发病数资料,通过SPSS Expert Modeler拟合ARIMA模型,用Q统计量法对模型适应性进行检验.结果 建立ARIMA(0,1,1)(0,1,1)模型,模型统计量Q=20.637,P>0.05,证实了该模型的适用性.结论 ARIMA模型可用于甲肝发病的动态分析和短期预测.
关键词： ARIMA模型 Expert Modeler 时间序列 甲肝 预测 -
成都市人口死亡率时间序列分析与预测
目的 采用时间序列分析和预测成都市人口死亡率的动态发展趋势,建立时间序列模型,考察模型的应用效果并做出预测.方法 利用时间序列自相关系数和偏相关系数识别模型,采用小二乘法估计模型参数,用Box-Ljung统计量评价ARIMA模型的拟和度,用平均预测相对误差作为预测效果的评价指标.结果 建立乘积ARIAM(0,1,1)(0,1,1)12模型,模型平均绝对百分误差MAPE=8.50%.成都市人口死亡率自2000年逐渐下降,预计序列后2年将继续呈现下降趋势.结论 所运用的时间序列分析和预测模型拟合效果较好,可应用于疾病发病和死亡动态变化规律的分析和其未来发展趋势的预测、预报.
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时间序列模型在医保总额管理中的运用及效果评价
目的:探讨时间序列模型在预测医保总额中的可行性.方法:以某医院2010年～ 2014年发生的D市参保人实际医保记账费用数据为基础,对D市下达总额控制数据资料进行追踪研究,发现其周期性变化规律,运用SPSS19.0专家建模器建立时间序列模型,对2015年某医院发生记账费用进行预测,并用实际发生记账费用进行验证.结果:研究表明,时间序列模型测算的预测拟合值与观测值总体相差3.37％,与实际情况基本吻合.结论:时间序列模型能为医院在医保总额控制管理中的决策与应用提供参考依据.
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2005～2013年广州某大型综合医院门急诊人次变动趋势分析
目的 调查广州某大型综合医院门急诊量随季节变化的流向规律.方法 运用时间序列季节指数法对广州某大型综合医院2005～2013年9年间的门急诊诊疗人次的季节变化进行统计分析.结果 门急诊病人流量受季节因素影响显著,季节指数以3、7、8、11、12月高(季节指数＞105％),1、2、10月低(季节指数＜95％).结论 卫生决策者及医院应根据门急诊患者季节变动规律,合理进行医疗资源的优化配置,保障医疗质量与患者安全.
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基于改进的k-近邻网络的癫痫脑电信号分析
当前复杂网络的研究已经成为脑电信号研究的热点.因为脑电网络产生的时间序列保存了网络结点信息,因此研究网络产生的时间序列同样能够达到研究癫痫脑电信号的目的.基于此,本文提出了一种基于改进的k-近邻网络产生时间序列来分析癫痫脑电信号的方法.研究结果表明,研究网络产生的时间序列的功率谱比直接研究原始癫痫脑电信号的功率谱更容易区分正常人和癫痫患者.此外,研究改进的k-近邻网络的聚类系数也能区分正常人和癫痫患者.通过本文研究结果,期望能够为癫痫研究及其今后的临床诊断提供相关参考依据.
关键词： 改进的k-最近邻网络 时间序列 癫痫 脑电信号分析 -
Granger因果关系模型及其在脑有效连接网络中的应用
Granger因果关系模型是一种不需要先验知识且强调时间顺序的分析方法.该方法应用到脑有效连接网络可以反映出脑区或神经元间有方向性的联系.本文简述了Granger因果关系模型的原理、基本检验步骤并提出了其改进模型,分析并讨论了Granger因果关系模型在脑有效连接网络研究中的应用以及存在的问题.
关键词： Granger因果关系 时间序列 有效连接网络 -
时间序列自回归移动平均模型在临床红细胞用量预测中的应用
目的 验证自回归移动平均模型(ARIMA)预测临床红细胞用量的可行性,并为血站制定备血计划提供数据支持.方法 选择东莞市2006年1月～2011年12月6年的每月临床红细胞用量作为时间序列模型的数据源.利用SPSS软件进行时间序列模型的构建,通过对2012年的前5个月临床红细胞实际用量进行模型检验.并据此对模型预测临床红细胞用量分析的可行性、建模步骤及准确性验证进行了探讨.结果 ARIMA模型计算出的预测值与实际值拟合较好,相对误差较小.1月份相对误差为-6.32％,2月份为13.28％,3月份为7.78％,4月份为3.73％,5月份为3.78％,平均相对误差为4.45％.结论 可以应用时间序列自回归移动平均模型对未来的临床红细胞用量进行预测,为血站制定备血计划提供可靠的参考依据.
关键词： 时间序列 自回归移动平均模型(ARIMA) 预测 红细胞用量 -
自回归滑动平均混合模型在红细胞供应量预测中的应用
目的 探讨建立月悬浮红细胞供应量预测模型,为采供血提供参考.方法 分别以浦东血站2007年1月-2014年6月的月红细胞供应总量、A+、B+、O+和AB+4种血型红细胞月供应量作为标本建立自回归滑动平均混合模型(ARIMA),用2014年7月-12月的实际值作为检验标本,用建立的优模型预测2015年1-6月本站红细胞月供血量.结果 经过序列平稳化、模型识别、建模和模型检验等步骤,月红细胞供应总量建立ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12模型,调整决定系数(R2)=0.82,平均绝对百分比误差(MAPE)=5.98;A+型红细胞月供应量建立ARI-MA(1,1,2)(1,1,1)12模型,调整R2 =0.81,MAPE=8.42;B+型红细胞月供应量建立ARIMA (4,1,0)(1,1,1)12模型,调整R2=0.84,MAPE =7.23;0+型红细胞月供应量建立ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12模型,调整R2 =0.83,MAPE=6.63;AB+型红细胞月供应量建立ARIMA(1,1,0)(1,1,1)12模型,调整R2=0.80,MAPE=8.41.结论 ARIMA是一种短期预测精度较高模型,可用于红细胞供应量的预测.
关键词： 采供血 时间序列 自回归滑动平均混合模型 -
2005-2013年成都市龙泉驿区Hib疫苗消费影响因素探析
目的 了解成都市龙泉驿区2005-2013年Hib疫苗消费中消费者是否建立在理性“经济人”假设下,并以此为依据寻找到促进该地区Hib疫苗消费的策略.方法 在“经济人”假设下利用Eview8.0软件对影响Hib疫苗消费因素的变量进行时间序列分析.结果 成都市龙泉驿区2005-2013年Hib疫苗消费并不符合理性经济人假设,消费者在Hib疫苗消费过程中存在“非理性”.结论 由于Hib疫苗消费过程中非理性的存在,在未来工作中要促进Hib疫苗消费需充分利用消费者有限理性的积极因素促进消费者对Hib疫苗的消费.
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趋势推测数学模型(MMI)的构建及其在大肠埃希菌头孢他啶耐药趋势与规律的应用
目的 构建耐药趋势推测的数学模型(MMI)并用于对大肠埃希菌头孢他啶耐药性规律推测应用的价值.方法 收集1996年至2006年期间发表的国内期刊全文数据库(CNKI)中大肠埃希菌头孢他啶耐药性数据,分别用趋势χ2检验和MMI对耐药数据进行推测并与以误差平方和(SSE)、误差标准差(RSE)、平均绝对误差(MAD)衡量推测结果的准确性.结果 根据MMI数学模型建立的曲线,1996年全2006年期间大肠埃希菌头孢他啶耐药率显示逐渐增高的趋势(P<0.01),与实际数据趋势吻合.在构建的MMI中,当参数取(M=2,K=2/3)时的SSE、RSE、MAD值均为小,则推测效果好.结论 MMI可用于细菌耐药性数据的分析与推测,对大肠埃希菌头孢他啶耐药性数据的分析与推测显示较高的准确度,其中M和K参数的取值可对推测结果产生较大影响.
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大气颗粒物质量浓度与四川大学华西医院非意外创伤急诊人次的时间序列研究
目的 分析大气颗粒物(PM2.5和PM10)质量浓度对医院非意外创伤急诊人次的短期效应,探讨大气颗粒物对人群健康的急性危害.方法 采用广义相加模型分析2014～2016年成都市区大气污染物质量浓度对四川大学华西医院非意外创伤急诊人次的短期效应,并在不同年龄组(＜65岁组和≥65岁组)中进行分层分析.结果 2014年1月1日至2016年11月30日期间成都市区大气颗粒物PM2.5和PM10的年平均质量浓度分别为66.47 μg/m3和109.35 μg/m3.在非意外创伤急诊全人群中,大气颗粒物的健康效应在滞后1d时大,PM2.5和PM10的日均质量浓度每增加10 μg/m3,急诊人次数分别增加0.634％(95％CI:0.273％～0.997％)和0.413％(95％CI:0.166％～0.660o).在≥65岁组中,调整全部气态污染物(SO2 +NO2 +CO+O3)的影响后,PM2.5和PM10的日均质量浓度每增加10 μg/m3,滞后1d的急诊人次数分别增加1.439％(95％CI:0.599％～2.287％)和1.150％(95％CI:0.566％～1.738％).结论 大气颗粒物质量浓度升高与非意外创伤急诊人次数呈正相关,且存在滞后效应,对65岁以上老年人群健康的急性损害较大.
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基于经穴电信号时间序列的经络藏象信息模型动力学建模研究的思路与方法
提出基于经穴电信号时问序列的经络藏象信息模型动力学建模研究的思路与方法.在体外映射了经穴的功能和活动,为揭示针灸原理与临床研究建立了平台.
