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时变SEIQDR和ARIMA模型在上海市COVID-19预测中的应用和比较
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作者 许书君 马艺菲 +7 位作者 罗雨欣 郭嘉铭 王彤 李建涛 雷立健 贺鹭 余红梅 解军 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1274-1281,1335,共9页
目的根据时变易感者-潜伏者-感染者-隔离者-死亡者-康复者(susceptible-exposed-infected-quarantined-dead-removed,SEIQDR)模型和差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型,针对上海市Omicron感染数... 目的根据时变易感者-潜伏者-感染者-隔离者-死亡者-康复者(susceptible-exposed-infected-quarantined-dead-removed,SEIQDR)模型和差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型,针对上海市Omicron感染数据选择适合上海市疫情判断的预测模型。方法选用2022年3月1日―4月20日上海市COVID-19新增阳性感染者的数据进行拟合,选用2022年4月21日―5月30日的数据评估模型的预测效果。分别构建时变SEIQDR模型与ARIMA模型,通过比较决定系数(coefficient of determination,R^(2))、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean squared error,RMSE)的大小评价模型的拟合及预测效果。结果时变SEIQDR模型和ARIMA模型的拟合效果均较优,R2分别为0.990和0.984。2个模型5 d的预测效果均尚可,对于20 d以及40 d预测效果,时变SEIQDR模型更优且更符合传染病传播的规律;前者的40 d预测MAE和RMSE分别为1001.461和1967.704,后者分别为1265.331和2068.094,且时变SEIQDR模型能较好地实现对上海市本轮疫情变化趋势及发病人数的复现。结论时变SEIQDR模型可较好地拟合及预测上海市COVID-19的发病人数及变化趋势,且模型效果优于ARIMA(2,2,0)。 展开更多
关键词 新型冠状病毒感染 时变易感者-潜伏者-感染者-隔离者-死亡者-康复者模型 时间序列 差分自回归移动平均模型
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