【摘 要】
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目的 研究河南省流感样病例（ILI）发病规律,探讨使用自回归移动平均（ARIMA）模型预测河南省流感样病例发病趋势的可行性。方法 收集2010年第1周至2022年第30周河南省流感样病例占门急诊就诊病例的比例（ILI%）数据,使用R语言进行时间序列分析并建立季节性ARIMA模型,使用最优模型对2010年14周至2021年40周ILI%数据进行拟合,对2021年第41周至2022年第30周进行预测。
【基金项目】
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河南省医学科技攻关计划（联合共建）项目（01030399）；
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目的 研究河南省流感样病例（ILI）发病规律,探讨使用自回归移动平均（ARIMA）模型预测河南省流感样病例发病趋势的可行性。方法 收集2010年第1周至2022年第30周河南省流感样病例占门急诊就诊病例的比例（ILI%）数据,使用R语言进行时间序列分析并建立季节性ARIMA模型,使用最优模型对2010年14周至2021年40周ILI%数据进行拟合,对2021年第41周至2022年第30周进行预测。结果 2010-2014年河南省ILI%整体呈增高趋势,2014-2022年ILI%整体呈降低趋势。河南省ILI%变化呈现季节性,12月底至次年1月初为报告高峰。最终选择的模型是ARIMA（0,1,1）×（1,1,0）52,拟合和预测的发病趋势与实际观测到的情况基本一致,ILI%拟合误差范围在-2.93～3.51之间,平均误差-0.01,平均绝对误差0.29,均方根误差0.47,百分比误差（相对误差）在-213.95%～128.85%之间,平均绝对百分比误差11.22%;实际报告ILI%均在预测序列95%置信区间内。结论 季节性ARIMA模型可用于河南省流感样病例发病趋势的短期预测。
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