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基于状态空间的误差-趋势-季节模型在河南省肺结核发病率预测中的应用
文献摘要：
目的 探索基于状态空间的误差-趋势-季节(ETSBSS)模型在河南省肺结核(TB)发病预测中的应用.方法 采用时间序列分解法解析2006-2019年河南省TB的趋势和季节组分.将数据分为训练(2006-2018年)和测试集(2019年),然后使用ETSBSS模型进行拟合和预测,并将模型性能与季节性求和自回归滑动平均混合(SARIMA)模型进行比较.结果 ETSBSS(A,MD,M)和SARIMA(1,0,0)(0,1,0)12模型被选择为预测河南省TB发病的最优模型.两种模型在训练集上拟合的平均绝对百分比误差(MAPE)依次为ETSBSS模型(5.65％)＜SARIMA模型(5.71％);在测试集上预测的MAPE依次为ETSBSS模型(4.61％)＜SARIMA模型(6.67％).平均绝对误差、均方根误差、平均误差率和均方根百分比误差的值也表明ETSBSS模型的拟合及预测值小于SARIMA模型,特别在预测集上.结论ETSBSS(A,MD,M)模型对河南省TB发病的预测性能高,可作为一种有效的决策工具动态预测河南省TB未来流行模式.
文献关键词：
肺结核;基于状态空间的误差-趋势-季节模型;季节性求和自回归滑动混合模型;发病率;预测
中图分类号：
作者姓名：
胡斌;卢浩;刘星言;李继贞;王永斌;邢莹莹
作者机构：
驻马店市中心医院感染预防与控制科,河南驻马店463000;郑州大学公共卫生学院,河南郑州450052;新乡医学院公共卫生学院,河南新乡453000
文献出处：
引用格式：
[1]胡斌;卢浩;刘星言;李继贞;王永斌;邢莹莹-.基于状态空间的误差-趋势-季节模型在河南省肺结核发病率预测中的应用)[J].疾病监测,2022(10):1349-1355
A类：
ETSBSS,季节性求和自回归滑动混合模型
B类：
状态空间,肺结核,核发,发病率预测,TB,发病预测,时间序列分解法,测试集,模型性能,自回归滑动平均,SARIMA,MD,最优模型,训练集,平均绝对百分比误差,MAPE,平均绝对误差,平均误差,误差率,预测性能,决策工具,动态预测,来流
AB值：
0.247779
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