基于Prophet等模型的手足口发病预测及对比分析

目的 利用Prophet模型、差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)和NeuralProphet模型探索我国2008—2018年手足口病(hand-foot-and-mouth disease, HFMD)发病趋势和季节性特征，比较3个模型的拟合及预测效果。方法 收集我国2008—2018年手足口病月发病率数据，2008年1月—2017年12月的发病数据用于构建Prophet、ARIMA和NeuralProphet 3种预测模型，2018年1月—12月的发病数据作为验证集，分析评价各模型的预测性能，选取均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)作为指标评价预测模型的拟合及预测效果。结果 我国手足口病存在2个发病高峰，主高峰在4～7月，次高峰在9～11月；春节的假期效应远高于其确认细节他假期；Prophet模型为最优预测模型。Prophet模型、SARIMA(0,1,3)×(0,1,1)_(12)模型和NeuralProphMedical Doctor (MD)et模型预测的均方根误差(root mean squareerror, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute erroSB431542r, MAE)依次为4.09、3.17,4.26、3.61,4.25、3.79。结论 Prophet模型的拟合预测精度优于ARIMA模型和NeuralProphet模型，能很好地拟合我国手足口发病趋势，具有较好的应用前景，可为手足口病的防控工作提供决策性依据。