時(shí)間序列分析方法在杭州中小學(xué)生癥狀監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、傳統(tǒng)的疾病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建立在醫(yī)院診斷和實(shí)驗(yàn)室檢查的基礎(chǔ)上,在癥狀報(bào)告或樣品采集和疾病的最后診斷之間通常存在一段時(shí)間的滯后期,而生物恐怖事件或者其它公共衛(wèi)生突發(fā)事件的應(yīng)對(duì),需要快速鑒定并做出反應(yīng)。相比較傳統(tǒng)的疾病監(jiān)測(cè),癥狀監(jiān)測(cè)則是收集各種與健康事件相關(guān)的數(shù)據(jù),輔以精密的信號(hào)檢測(cè)方法來監(jiān)測(cè)突發(fā)公共衛(wèi)生事件爆發(fā)初期的異?，F(xiàn)象.癥狀監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)一般都是通過網(wǎng)絡(luò)直報(bào),缺乏前瞻性,而通過時(shí)間序列分析方法對(duì)癥狀監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)可達(dá)到預(yù)警的作用。
　

2、　 研究目的：
　　 本研究的目的是探索時(shí)間序列分析方法在癥狀監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,對(duì)監(jiān)測(cè)癥狀的時(shí)間序列進(jìn)行時(shí)間序列方法學(xué)上的探索,分別運(yùn)用ARIMA模型和指數(shù)平滑模型對(duì)癥狀發(fā)展做出.定量預(yù)測(cè)預(yù)報(bào),從理論角度為制定科學(xué)有效的防治措施提供理論依據(jù),為解決癥狀監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)提供新的思路。
　　 資料與方法:
　　 收集杭州市中小學(xué)生2009年8月31日-2010年6月31日(2009年第36周-2010年第27周,共44

3、周)8種監(jiān)測(cè)癥狀的數(shù)據(jù),探討各個(gè)癥狀的分布情況。采用時(shí)間序列分析方法(ARIMA模型、指數(shù)平滑模型等)以周為時(shí)間單位分析預(yù)測(cè)發(fā)熱、咳嗽等代表癥狀出現(xiàn)的人次數(shù);比較兩種模型預(yù)測(cè)的結(jié)果,并進(jìn)一步探討哪種模型更適合此類數(shù)據(jù).
　　 研究結(jié)果:
　　 1ARIMA模型擬合結(jié)果對(duì)發(fā)熱和咳嗽序列的人次數(shù)預(yù)測(cè)模型分別為ARIMA(1,0,0)和ARIMA(1,1,1),表達(dá)式分別為:fevert=exp(at/1-0.97234B)c

4、ought=exp[(1+0.61585B)at/(1-B)(1+0.89623B)]2指數(shù)平滑法擬合結(jié)果本研究采用三種指數(shù)平滑模型對(duì)發(fā)熱和咳嗽序列人次數(shù)分別建立了預(yù)測(cè)模型,即簡單指數(shù)平滑法:發(fā)熱a=0.99,SSE=24.8319?？人詀=0.45,SSE=26.4520。單參數(shù)雙重指數(shù)平滑法:發(fā)熱a=0.27,SSE=36.2534。咳嗽a=0.21,SSE=28.9208。Holt-Winters兩參數(shù)雙重指數(shù)平滑法:發(fā)熱a=0.

5、999,r=0.001,SSE=25.4046。咳嗽a=0.404,r=0.001,SSE=26.4351。
　　 結(jié)論:
　　 1.ARIMA模型和指數(shù)平滑法都適合于癥狀監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。指數(shù)平滑法需要通過反復(fù)試驗(yàn)確定使均方差最小的a值,它只需知道上一年的資料即可。指數(shù)平滑的優(yōu)點(diǎn)是能夠把新觀察的值考慮進(jìn)去,不斷地對(duì)模型進(jìn)行修正。ARIMA法將移動(dòng)平均法、自相關(guān)分析及數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性考慮在了一起,通過自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)分

6、析確定q和p。ARIMA模型預(yù)測(cè)法是根據(jù)對(duì)時(shí)間序列的具體分析,初步選定一個(gè)試用模型,然后用一系列統(tǒng)計(jì)方法來檢驗(yàn)這個(gè)試用模型是否適用,如不適用,可以對(duì)這個(gè)模型作必要的調(diào)整,或重新選用新的試用模型,因而ARIMA模型預(yù)測(cè)法適用于各種類型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。理論上講ARIMA法更全面,綜合考慮因素多,但有時(shí)在不同的應(yīng)用條件下,模型的選擇還要視具體情況而定,本研究結(jié)果也驗(yàn)證了這一點(diǎn)。
　　 2.本文研究結(jié)果顯示指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)效果好于ARI

7、MA模型,但擬合精度不如ARIMA模型。
　　 3.時(shí)間序列分析方法在癥狀監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用為疾病預(yù)防控制工作提供有效的理論支持。近年來,以診斷為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)疾病監(jiān)測(cè)已難以適應(yīng)公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)對(duì)及時(shí)性的苛刻要求。癥狀監(jiān)測(cè)有望通過更早期廣泛地收集異常癥狀相關(guān)數(shù)據(jù),依靠即時(shí)地?cái)?shù)據(jù)整合以及精密地信號(hào)檢測(cè),更早地發(fā)現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生并發(fā)出警報(bào),這對(duì)及時(shí)采取有效的公共衛(wèi)生應(yīng)對(duì)措施,降低患病率、死亡率和減少經(jīng)濟(jì)損失都是至關(guān)重要的。如能找出適合癥狀