河南省艾滋病流行趨勢預測.pdf

1、目的:
　　分析河南省艾滋病疫情數(shù)據(jù)的動態(tài)變化；探討適合于河南省艾滋病疫情流行趨勢特點的預測方法并驗證其效果；對艾滋病疫情未來的發(fā)展進行中期預測，為艾滋病防控策略及措施的制定提供參考數(shù)據(jù)。
　　方法:
　　收集河南省2000-2014年期間新報告HIV/AIDS人數(shù)和病死人數(shù)資料，采用動態(tài)數(shù)列指標描述其15年來艾滋病疫情的動態(tài)變化趨勢。然后利用趨勢外推模型、差分自回歸移動平均模型(autoregressive inte

2、grated moving average model, ARIMA)以及由趨勢外推模型和自回歸移動平均模型(auto regression moving average model,ARMA)模型構(gòu)成的組合模型對2000-2013年河南省HIV/AIDS新報告人數(shù)和病死人數(shù)分別進行擬合，并對2014年河南省HIV/AIDS新報告人數(shù)和病死人數(shù)進行預測和回代驗證。通過平均誤差率(mean error rate,MER)和相對誤差率(re

3、lative error rate,RER)分別評價各個模型的擬合精度和預測效果。最后選取三種模型中擬合精度和預測效果均較好的模型對河南省2015-2017年艾滋病疫情進行預測。
　　結(jié)果:
　　12000年至2014年河南省新報告HIV/AIDS人數(shù)累計達到65295人，呈現(xiàn)整體上升趨勢；2000-2014年河南省HIV/AIDS病死人數(shù)累計達到18384人，呈現(xiàn)先升后降現(xiàn)象。
　　2趨勢外推模型
　　S曲線能

4、夠更好地反映出河南省2000-2013年HIV/AIDS新報告人數(shù)的流行趨勢。S曲線擬合2000-2013年HIV/AIDS新報告人數(shù)時，平均誤差率為19.22％，預測2014年HIV/AIDS新報告人數(shù)時，其相對誤差率為15.77%。
　　Quadratic函數(shù)能夠較好地擬合河南省2000-2013年HIV/AIDS病死人數(shù)的變化趨勢。擬合HIV/AIDS病死人數(shù)時，Quadratic函數(shù)的平均誤差率為16.59%，對2014年

5、HIV/AIDS病死人數(shù)預測時，其相對誤差率為13.41%。
　　3 ARIMA模型
　　ARIMA(1,2,0)模型是河南省2000-2013年HIV/AIDS新報告人數(shù)的相對最優(yōu)模型。ARIMA(1,2,0)模型擬合2002-2013年HIV/AIDS新報告人數(shù)時，平均誤差率為22.19%，預測2014年HIV/AIDS新報告人數(shù)的相對誤差率為10.57%。
　　ARIMA(0,2,1)模型是河南省2000-201

6、3年HIV/AIDS病死人數(shù)的相對最優(yōu)模型。擬合2002-2013年HIV/AIDS病死人數(shù)時，ARIMA(0,2,1)模型的平均誤差率為23.24%，預測2014年HIV/AIDS病死人數(shù)時，其相對誤差率為11.12%。
　　4組合模型
　　適合HIV/AIDS新報告人數(shù)的組合模型是S函數(shù)-ARMA(1,0)模型。組合模型擬合2000-2013年HIV/AIDS新報告人數(shù)時，平均誤差率為16.16%，預測2014年HIV/

7、AIDS新報告人數(shù)的相對誤差率為13.14%。
　　適合HIV/AIDS病死人數(shù)的組合模型是Quadratic函數(shù)-ARMA(0,1)模型。組合模型對2000-2013年HIV/AIDS病死人數(shù)擬合時，平均誤差率為13.80%，對2014年HIV/AIDS病死人數(shù)預測的相對誤差率為6.78%。
　　5 S函數(shù)-ARMA(1,0)組合模型對河南省2015-2017年HIV/AIDS新報告人數(shù)的預測值分別為4208、4258和4

8、302。Quadratic函數(shù)-ARMA(0,1)組合模型對河南省2015-2017年HIV/AIDS病死人數(shù)的預測值分別為979、715和579。
　　結(jié)論:
　?。?）趨勢外推模型、ARIMA模型以及由趨勢外推和ARMA構(gòu)成的組合模型均適合用于河南省2000-2014年 HIV/AIDS新報告人數(shù)和病死人數(shù)的擬合預測，且組合模型的擬合精度和預測效果均優(yōu)于前兩者。
　?。?）河南省2015-2017艾滋病疫情預測顯示