基于ARIMA与NNAR模型的中国肺癌预测模型构建研究

苏海霞, 杨丹凌, 文立, 汤梦莹, 宋晓坤, 黎燕宁

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广西医科大学学报 ›› 2023, Vol. 40 ›› Issue (01) : 147-153. DOI: 10.16190/j.cnki.45-1211/r.2023.01.023

基于ARIMA与NNAR模型的中国肺癌预测模型构建研究

  • 苏海霞, 杨丹凌, 文立, 汤梦莹, 宋晓坤, 黎燕宁
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目的:基于1990—2019年中国肺癌流行特征数据预测其2020—2024年的发展趋势,为我国肺癌防控相关策略提供科学参考依据。方法:收集1990—2019年中国肺癌(性别)发病率、(性别)死亡率等指标,采用年估计百分比变化(EAPC)分析其变化趋势;比较自回归求和移动平均(ARIMA)模型和神经网络自回归(NNAR)两种模型预测精度,并预测2020—2024年中国肺癌流行趋势。结果:1990—2019年中国肺癌(性别)发病率、(性别)死亡率、(性别)伤残调整寿命年(DALY)率均随时间呈上升趋势;发病率从21.72/10万增长至58.56/10万(EAPC 3.72%,P<0.001);死亡率从21.65/10万增长至53.23/10万(EAPC3.37%,P<0.001);DALY率从588.07/10万增长至1 204.25/10万(EAPC 2.67%,P<0.001)。ARIMA和NNAR的预测值与实际值基本吻合,ARIMA模型MAPE、MAE、RMSE值更小,预测精度更高。采用ARIMA模型预测得到2020—2024年的发病率为57.67/10万、59.06/10万、60.44/10万、61.83/10万、63.22/10万;死亡率分别为53.26/10万、54.51/10万、55.76/10万、57.02/10万、58.27/10万;DALY率分别为1 191.98/10万、1 211.72/10万、1 231.36/10万、1 250.94/10万、1 270.48/10万。结论:2020—2024年中国肺癌发病、死亡情况仍将加重,ARIMA模型预测中国肺癌流行特征具有较好的精度和预测性能,对肺癌防控策略的制定有指导意义。

关键词

肺癌 / 流行病学 / ARIMA模型 / NNAR模型

中图分类号

R734.2

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苏海霞, 杨丹凌, 文立, 汤梦莹, 宋晓坤, 黎燕宁. 基于ARIMA与NNAR模型的中国肺癌预测模型构建研究. 广西医科大学学报. 2023, 40(01): 147-153 https://doi.org/10.16190/j.cnki.45-1211/r.2023.01.023

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