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

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.