论文摘要
目的:了解宁波市镇海区从1985-2007年的伤寒、副伤寒发病的流行趋势;同时,比较自回归滑动平均时间序列模型、神经网络和灰色数列模型的对伤寒、副伤寒的预测效率。方法:利用宁波市镇海区疾病预防控制中心传染病报告系统收集的1985-2007年传染病伤寒、副伤寒发病资料,来观测该地区伤寒、副伤寒的流行情况;并用dps7.55软件中的ARIMA时间序列、神经网络和灰色数列模型对1985-2004年按季度发病率数据建立预测模型,用2005-2007年的伤寒、副伤寒季度发病率对三种预测模型进行检验,从而比较三种模型的优劣。结果:1985-2007年期间,镇海区伤寒、副伤寒平均发病率为23.42/10万,男性年平均发病率为24.68/10万,女性为22.08/10万,1990年呈爆发流行状态,发病率高达144.56/10万。用ARIMA时间序列分析得到拟合度为50.15%,验证模型的残差平方和为5154.38;用神经网络分析得到拟合度为73.12%,验证模型的残差平方和为3559.24;用灰色数列模型分析得到拟合度为1.20%,验证模型的残差平方和为646.58。结论:本研究结果显示宁波市镇海区伤寒、副伤寒发病在全国属于高发区,要加大对食品卫生的监管,推广使用伤寒、副伤寒疫苗。同时用这些时间序列数据进行三种方法拟合比较得到,神经网络模型更为适用于预测宁波市镇海区伤寒、副伤寒发病趋势,ARIMA时间序列模型其次,灰色数列模型预测效率最差。