基于ARIMA乘积季节模型的中国流行性腮腺炎发病趋势预测分析

作者：李平; 黄澳迪; 包黎明; 程立雪; 王富珍; 杨宏; 马超; 尹遵栋^*

来源：中国疫苗和免疫, 2023, 29(02): 174-179.

DOI：10.19914/j.CJVI.2023030

• 流行性腮腺炎
• 发病
• 自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型
• 新型冠状病毒感染
• 预测

目的 构建自回归求和移动平均(Auto-regressive integrated moving average, ARIMA)乘积季节模型，预测分析新型冠状病毒感染(Coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情前后中国流行性腮腺炎(流腮)发病趋势。方法 收集2008-2021年中国流腮月报告发病数据，基于2008-2018年数据拟合流腮发病ARIMA乘积季节模型；利用拟合模型预测2019-2021年流腮月发病数，评价预测效果。结果 2008-2018年中国流腮发病呈3-5年一次流行高峰，夏季和冬季高发。流腮发病的最优拟合模型为ARIMA(2,1,2)(0,1,1)12,模型的相关参数估计值均具有显著性，其残差序列白噪声检验显示均为白噪声序列。2019年、2020年、2021年流腮月发病数的模型预测值与真实值的相对误差范围分别为1.56%-19.30%、41.24%-360.66%、64.46%-267.61%,平均相对误差分别为6.65%、159.08%、177.39%。结论 拟合模型可准确预测COVID-19疫情前中国流腮发病，但对疫情期间的发病预测结果偏差较大；需要补充COVID-19疫情后流腮发病数据以拟合更优的预测模型。

• 出版日期2023
• 单位中国疾病预防控制中心