基于Prophet和NeuralProphet模型对北京市海淀区水痘发病趋势的预测
韦懿芸1
孙亚敏1
刘轩卓1
杜婧2
1.100094,北京市海淀区疾病预防控制中心信息统计科2.100069,首都医科大学公共卫生学院;100013,北京市疾病预防控制中心信息统计中心
摘要：目的 运用Prophet模型与NeuralProphet模型(NP模型)探索北京市海淀区水痘发病趋势和特征,为水痘疫情防控工作提供科学参考.方法 数据来源于北京市海淀区 2009 年第 1 周至 2024 年第 26 周水痘报告发病数.采用 2009-2023 年的数据作为训练集,构建Prophet模型和NP模型,并运用Optuna算法对模型参数进行优化.以 2024 年的 26 周发病数据作为测试集,采用均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)对各模型拟合效果进行评估.同时,对模型中的各成分进行分析.结果 北京市海淀区水痘疫情每年有 2 个发病高峰.水痘发病数呈现逐年下降趋势,且模型中的自回归成分自 2012 年起波动逐渐减小.Prophet模型的RMSE、MAE和MAPE分别为9.489、7.936和27.408%;NP模型的对应指标分别为6.102、4.848和18.190%.结论 Prophet模型在水痘流行趋势的预测中具有一定的适用性,而NP模型具有更高的预测性能.模型成分分析的结果,可以为评估措施效果、合理分配资源以及制定有效的防控策略提供科学依据和数据支撑.
关键词：Prophet模型NeuralProphet模型水痘预测
分类号：R511.5(传染病)R181.3(流行病学与防疫)
资助基金：首都卫生发展科研专项(2024-2G-30121)
论文发表日期：2025-06-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 268-272 )
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