SARIMA模型和LSTM神经网络在预测深圳市宝安区手足口病疫情中的应用
2022-11-08陈春艳陈亿雄赵执扬李淑珍
陈春艳,陈亿雄,赵执扬,李 静,李淑珍*
(1山西医科大学公共卫生学院流行病学教研室,太原 030001;2深圳市宝安区疾病预防控制中心传防科;*通讯作者,E-mail:lszlym@163.com)
手足口病(hand-foot-mouth disease, HFMD)是由多种肠道病毒感染引起的常见急性传染病,常见于5岁以下儿童[1]。临床上以手、足和口腔等部位出现疱疹、斑丘疹为主要症状[2]。多数患者症状较轻,可自愈,少数重症患者可出现中枢神经系统和/或心血管系统并发症如肺循环衰竭、脑膜炎等[3],甚至死亡。手足口病传播途径复杂、防控难度大,我国于2008年将其列为法定报告的丙类传染病[4]。
时间序列分析[5]是将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列,旨在预测未来事件发展的趋势和规律,现已被各领域广泛应用。时间序列分析中的季节性差分自回归移动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average model, SARIMA)能够分析发病数据的趋势性、季节性、周期性以及随机性的波动,最常用于预测疾病的发生及发展规律[6,7],但SARIMA模型要求其时间序列服从平稳性,当序列不平稳时往往需要通过差分等方法将其变为平稳序列,因此会损失一定的信息造成预测准确性降低。近年来,随着深度学习理论的出现和数值计算能力的提升,基于循环神经网络(recurrent neural networks, RNN)改进的一种算法即长短时记忆神经网络(long short term memory, LSTM)逐渐成为时间序列的分析方法之一[8,9]。
广东省深圳市是手足口病的高发城市[10,11]。宝安区是深圳市人口数最多的区,达447万人[12],是深圳市手足口病的高发地区[13]。……
