| 郭思瑶,赵启玉,张越,张萍,车晓文,郑金鸽,王蕾.基于组合模型的太原市丙型肝炎发病趋势预测研究[J].中华流行病学杂志,2025,46(2):204-209 |
| 基于组合模型的太原市丙型肝炎发病趋势预测研究 |
| Research on the prediction of Hepatitis C incidence trend in Taiyuan City based on combination model |
| 收稿日期:2024-08-14 出版日期:2025-02-14 |
| DOI：10.3760/cma.j.cn112338-20240814-00502 |
| 中文关键词: 丙型肝炎 差分自回归移动平均模型 反向传播神经网络 组合模型 发病趋势 |
| 英文关键词: Hepatitis C Autoregressive integrated moving average model Back propagation neural network Combination model Incidence trend |
| 基金项目:山西省青年科学研究基金（201901D211326，202103021223216）；山西省高等教育“百亿工程”科技引导专项（BYBLD002）；山西省太原市医学重点学科（2024-2046） |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 郭思瑶 | 山西医科大学医学科学院, 太原 030001
煤炭环境致病与防治教育部重点实验室, 太原 030001
山西医科大学公共卫生学院流行病学教研室, 太原 030001
山西医科大学环境污染与重大慢病流行病学研究中心, 太原 030001 | | | 赵启玉 | 山西医科大学医学科学院, 太原 030001
煤炭环境致病与防治教育部重点实验室, 太原 030001
山西医科大学公共卫生学院流行病学教研室, 太原 030001
山西医科大学环境污染与重大慢病流行病学研究中心, 太原 030001
太原市疾病预防控制中心放射卫生科, 太原 030012 | maradona164@163.com | | 张越 | 煤炭环境致病与防治教育部重点实验室, 太原 030001
山西医科大学公共卫生学院流行病学教研室, 太原 030001
山西医科大学环境污染与重大慢病流行病学研究中心, 太原 030001 | | | 张萍 | 煤炭环境致病与防治教育部重点实验室, 太原 030001
山西医科大学公共卫生学院流行病学教研室, 太原 030001
山西医科大学环境污染与重大慢病流行病学研究中心, 太原 030001 | | | 车晓文 | 太原市疾病预防控制中心艾滋病防制科, 太原 030012 | | | 郑金鸽 | 太原市疾病预防控制中心艾滋病防制科, 太原 030012 | | | 王蕾 | 太原市疾病预防控制中心艾滋病防制科, 太原 030012 | |
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| 中文摘要: |
| 目的 根据差分自回归移动平均（ARIMA）模型、反向传播神经网络（BPNN）、ARIMA-BPNN模型，针对太原市丙型肝炎（丙肝）发病数据特征选择适合发病趋势预测的最优模型。方法 选取2008-2021年现住址为太原市的丙肝报告病例数据，使用季节性趋势分解图分析期间太原市丙肝月发病率的季节性特征，并建立ARIMA模型、BPNN模型、ARIMA-BPNN模型进行预测。采用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）以及平均绝对百分比误差（MAPE）指标衡量模型的性能。结果 累计报告丙肝病例20 025例，总体发病趋势稳定。BPNN模型在MSE、MAE和RMSE指标上表现较好，ARIMA-BPNN模型在MAPE指标上表现较好，ARIMA模型表现相对一般。结论 ARIMA-BPNN模型是预测太原市丙肝发病趋势的较优模型，预测性能高于单一模型，在传染病发病趋势预测中有重大前景。 |
| 英文摘要: |
| Objective Based on the autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, back propagation neutral network (BPNN), and ARIMA-BPNN model, select the optimal model suitable for predicting the incidence trend of hepatitis C in Taiyuan City according to the characteristics of the data. Methods The data of reported cases of hepatitis C in Taiyuan from 2008 to 2021 were selected, and the seasonal trend decomposition chart was used to analyze the seasonal characteristics of the monthly incidence rate of hepatitis C in Taiyuan during the period, and the ARIMA model, BPNN model, and ARIMA-BPNN model were established to predict. The performance of the model was measured using four indicators: mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE). Results A total of 20 025 cases of hepatitis C were reported, and the overall incidence trend was stable. The BPNN model performed well on MSE, MAE, and RMSE indicators, the ARIMA-BPNN model performed well on MAPE indicators, and the ARIMA model performed relatively averagely. Conclusions The ARIMA-BPNN model is a better model for predicting the trend of hepatitis C in Taiyuan City, with a higher predictive performance than a single model. It has significant prospects in predicting the trend of infectious diseases. |
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