【摘 要】
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目的 分析我国2010—2019年流行性感冒的流行特征和分布规律，预测各亚型流感发病趋势。方法 采用ARIMA乘积季节模型，对流感数据进行原始序列预处理、模型识别、参数估计和统计建模，预测流感发病趋势。结果 构建流感自回归移动平均模型（ARIMA）乘积季节模型，预测模型为ARIMA（1,2,1）（0,1,1）12，数据信息提取充分（Q=14.257,P＞0.05），相对误差约10%；甲型流感预测模
【基金项目】
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湖南省科技创新重点工程（No.2020SK1015-3）； 湖南省自然科学基金（No.2020JJ4059）； 湘教通[2018]505号（No.JG2018B041）； 长沙市科技计划（No.kq2001025,No.kq1907130）； 湖南省社会科学成果评
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目的 分析我国2010—2019年流行性感冒的流行特征和分布规律，预测各亚型流感发病趋势。方法 采用ARIMA乘积季节模型，对流感数据进行原始序列预处理、模型识别、参数估计和统计建模，预测流感发病趋势。结果 构建流感自回归移动平均模型（ARIMA）乘积季节模型，预测模型为ARIMA（1,2,1）（0,1,1）12，数据信息提取充分（Q=14.257,P＞0.05），相对误差约10%；甲型流感预测模型为ARIMA（2,1,1）（0,2,2）12，数据信息提取充分（Q=13.236,P＞0.05），预测2018年12月至2019年3月的甲型流感发病率较高，4月开始，发病率迅速下降，与实际情况相似，相对误差控制在10%以内；乙型流感预测模型为ARIMA（1,2,1）（1,0,1）12，数据信息提取充分（Q=9.841,P＞0.05），但模型预测2019年乙型流感发病率较低，相对误差较高。结论 流感、甲型流感ARIMA乘积季节模型预测效果较好；乙型流感预测模型数据信息提取充分，但相对误差较高，可能与乙型流感发病无明显的长期趋势有关。
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