嵊州市流感样病例监测分析与ARIMA模型预测研究

嵊州市流感样病例监测分析与ARIMA模型预测研究一、引言1.1研究背景与意义流感作为一种极具影响力的急性呼吸道传染病，其高传染性、快速传播性以及潜在的严重并发症风险，一直是全球公共卫生领域关注的焦点。每年，流感都会在全球范围内引发季节性流行，导致大量的发病和一定数量的死亡病例。其传播范围广泛，涉及各个年龄段、不同地域和社会经济背景的人群，给人类健康和社会经济发展带来了沉重负担。在嵊州市，流感同样是公共卫生领域的重要挑战。随着城市的发展和人口流动的增加，流感的传播风险不断加大。从当地的传染病报告监测系统数据来看，流感疫情呈现出明显的季节性特征，每年都会出现特定时段的高发期，如冬季和春季往往是流感的流行高峰。在这些时期，嵊州市各大医院的门急诊中，流感样病例比例显著上升，给医疗资源带来了较大压力。例如，在[具体年份]的流感高发季节，嵊州市人民医院的门急诊流感样病例就诊量较平时增长了[X]%，住院病例数也有所增加，这不仅影响了患者的身体健康，也对医院的正常医疗秩序造成了一定冲击。此外，学校等人群密集场所是流感传播的重点区域。嵊州市的中小学和托幼机构在流感季节时常出现聚集性疫情。据统计，[具体年份]嵊州市共报告[X]起学校流感聚集性疫情，涉及学生人数众多，导致部分班级停课，严重影响了正常的教学秩序。这些聚集性疫情的发生，不仅威胁到学生的健康，也给家长和社会带来了担忧。及时准确地掌握流感样病例的发病规律和趋势，对于制定科学有效的防控措施至关重要。通过对嵊州市流感样病例的监测结果进行深入分析，可以了解当地流感的发病时段、人群分布等特征，为疫情防控提供关键的基础数据。例如，了解不同年龄段人群的感染情况，有助于确定重点防控对象；掌握发病的季节性特点，能够提前做好防控准备，合理调配医疗资源。而ARIMA模型作为一种常用的时间序列分析方法，在流感预测领域具有重要的应用价值。它能够对历史监测数据进行分析，挖掘数据中的潜在规律，从而预测未来一段时间内的流感样病例数。通过准确的预测，可以提前预警流感疫情的发生，为卫生部门制定防控策略提供科学依据。比如，提前储备足够的抗病毒药物和防护物资，合理安排医疗人员，加强重点场所的防控措施等，以减少流感疫情的传播和扩散，降低其对公众健康和社会经济的影响。因此，本研究对于提升嵊州市流感防控水平、保障公众健康具有重要的现实意义。1.2国内外研究现状在流感监测方面，国外起步较早，已建立了较为完善的监测体系。欧洲构建了由WHO管理的欧洲流感网络（Euro-Flu）以及欧盟CDC主导的跨国流感监测系统（EuropeanInfluenzaSurveillanceNetwork，EISN）。EISN以国家为单位，每周都会对流感监测信息进行定性定量报告，涵盖流感疫情级别、地理分布及变化趋势、哨点样本数、病毒类型以及每10万人的流感样病例（influenza-likeillness，ILI）和急性呼吸道疾病（acuterespiratoryillness）人数等内容，为欧洲各国流感预警防控提供了关键的政策及科学依据。美国的流感监测预警系统具有全国性和综合性，由美国CDC和其他部门协作建立，能够同时对门诊患者、住院病例、病毒学、死亡率、流感地理分布概况等进行监测，以此判断流感疫情的发展趋势并开展综合预警，为美国的流感预防和治疗提供信息服务和指导意见。我国于1957年成立国家流感中心，2000年建立与WHO合作的流感监测网络，通过对监测数据的分析来掌握流感的动态变化规律。2008年，中国CDC在全国范围内建立传染病自动预警信息系统，借助流感的历史病例数对未来流感的暴发进行预警，2009年该监测网络实现对全国所有地（市）级地区的覆盖。国家流感监测系统以周报形式发布流感信息，包括暴发疫情、ILI报告和病原学监测，并按南、北地区进行分析报告。经过多年发展，我国流感监测网络逐步稳定，已成为早期发现和控制流感疫情的重要手段。在流感预测领域，ARIMA模型作为一种经典的时间序列分析模型，被广泛应用。国外学者González-ParraG等运用时间序列分析方法，通过ARIMA模型对流感疫情进行早期检测，在一定程度上提前发现了流感暴发的迹象。国内也有众多研究致力于ARIMA模型在流感预测中的应用。例如，有研究对某地区的流感样病例数据进行分析，利用ARIMA模型建立预测模型，结果显示该模型能够较好地拟合历史数据，并对未来一段时间的流感样病例数进行较为准确的预测。然而，当前研究仍存在一些不足。在监测方面，传统流感监测预警体系存在诸多局限性。欧洲流感监测系统因各国监测项目不同，缺乏统一规范和整合；美国流感监测系统报告的不同地理区域的ILI活动差异存在收集和聚集偏倚，不能准确反映ILI患病率的真实差异；我国的流感监测预警体系存在运行成本昂贵、监测网络覆盖率不高、信息上报效率较低、无法充分展示流感疫情的空间差异、过于依赖流感历史数据而缺乏多维度数据支持、数据挖掘及预测预警方法过于简单等问题。在ARIMA模型应用方面，虽然该模型在流感预测中取得了一定成果，但对于一些复杂的、具有突变特征的流感疫情数据，模型的适应性和预测精度有待提高。同时，模型的建立往往依赖于高质量的历史数据，若数据存在缺失、错误或不完整等情况，会影响模型的性能和预测结果的可靠性。此外，现有的研究在结合其他影响因素（如气象因素、人口流动等）对流感进行综合预测方面还不够深入，缺乏全面、系统的分析。1.3研究内容与方法本研究的主要内容涵盖以下三个关键方面。首先是对嵊州市流感样病例监测结果进行全面深入的统计分析。通过收集嵊州市近5年内流感样病例的监测数据，对病例数量进行精准统计，深入剖析每年流感发病的时段和高峰期，明确流感季节性的特点。同时，针对不同年龄段、性别、职业等人群的感染情况及占比展开详细分析，从而全面了解流感在嵊州市的发病特征和人群分布规律。其次是进行ARIMA模型的建立与预测。对收集到的监测数据进行严格预处理，仔细处理数据中的趋势、季节性、周期性等因素，以确保数据的质量和可用性。在此基础上，运用ARIMA模型进行下一段时间（半年）的流感样病例预测，深入分析模型中的参数含义和模型的适用性。此外，还将对预测结果进行全面评价，包括检验模型的残差序列是否符合正态分布、是否存在自相关性等，以保证预测结果的可靠性和准确性。最后是结果分析和决策支持。综合上述统计分析和模型预测的结果，对预测结果进行系统总结和深入分析，结合嵊州市的实际情况，提出针对性强、切实可行的建议和措施，为相关部门和人员提供科学、可靠的依据和决策支持，助力加强流感的防控措施，有效减少疫情的影响。在研究方法上，数据收集方面，主要从嵊州市的医疗机构、疾病预防控制中心等相关部门获取近5年的流感样病例监测数据，包括病例的基本信息、发病时间、诊断结果等，确保数据的全面性和准确性。统计分析方法上，运用描述性统计分析方法，计算病例数的均值、中位数、标准差等统计量，描述数据的集中趋势和离散趋势；通过绘制折线图、柱状图、饼图等图表，直观展示流感样病例的发病时段、人群分布等特征，以便更清晰地呈现数据的分布规律和变化趋势。在模型构建与评估方面，采用ARIMA模型进行时间序列分析。首先对数据进行平稳性检验，若数据不平稳，则进行差分处理使其平稳。然后，通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）确定模型的阶数p、d、q，建立ARIMA(p,d,q)模型。利用历史数据对模型进行训练和参数估计，得到最优的模型参数。在模型评估时，运用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标对模型的预测精度进行评价，同时通过检验残差序列的正态性和自相关性来判断模型的合理性和适用性，确保模型能够准确地拟合历史数据并对未来进行可靠预测。二、相关理论基础2.1流感样病例监测概述流感样病例（Influenza-LikeIllness，ILI）是指发热（体温≥38℃），伴咳嗽或咽痛之一者。这一定义是基于流感的典型临床症状而制定的，旨在通过对具有这些症状的病例进行监测，及时发现流感疫情的苗头。其核心依据在于，流感作为一种急性呼吸道传染病，发热、咳嗽和咽痛是其最为常见的症状表现，通过对这些症状的捕捉和统计，能够在一定程度上反映流感的流行态势。流感样病例监测具有至关重要的目的和意义。从疾病防控的角度来看，其能够及时发现流感的流行趋势。通过对不同地区、不同时间段内流感样病例数量的统计和分析，可以清晰地了解到流感在何时、何地开始传播，传播速度如何，进而为疫情防控提供关键的时间和空间信息。例如，当某个地区在短时间内流感样病例数量急剧增加时，就可能预示着流感疫情的暴发，相关部门可以据此迅速采取防控措施，如加强宣传教育、推广疫苗接种、进行环境消毒等，以遏制疫情的扩散。监测有助于确定流感病毒的变异情况。流感病毒具有高度的变异性，不断出现新的亚型和变种，这使得流感的防控变得极为复杂。通过对流感样病例标本的采集和检测，可以及时发现流感病毒的变异株，了解其抗原性和基因特性的变化。这些信息对于流感疫苗毒株的选择和研发至关重要，只有根据最新的病毒变异情况来生产疫苗，才能确保疫苗的有效性，提高人群的免疫力，从而更好地预防流感的传播。监测还能为全球及我国流感疫苗毒株的预测和推荐提供依据。全球流感监测网络通过对各地流感样病例监测数据的汇总和分析，能够综合评估流感病毒的流行情况和变异趋势，进而为世界卫生组织（WHO）推荐下一季流感疫苗的毒株提供科学参考。我国也会根据国内的监测数据，结合全球的流感流行态势，确定适合我国人群的流感疫苗毒株，保障国内疫苗接种的针对性和有效性。在监测方法和流程方面，主要包括哨点监测和主动监测。哨点监测是目前流感监测的主要方式之一，在嵊州市，会选择一些具有代表性的医疗机构作为哨点，如嵊州市人民医院、嵊州市中医院等。这些哨点医院的监测诊室设置涵盖了内科门诊、内科急诊、发热门诊和儿内科门诊、儿内科急诊等。医务人员按照流感样病例的定义，每天按科室登记各年龄组的流感样病例数和门急诊病例就诊总数，然后由哨点医院主管科室每日收集、汇总这些数据，并于每周一将本院各监测诊室数据录入到“中国流感监测信息系统”。以嵊州市人民医院为例，其内科门诊的医生在日常诊疗过程中，会对每一位前来就诊的患者进行仔细询问和检查，若发现患者体温≥38℃，且伴有咳嗽或咽痛症状，就会将其记录为流感样病例，并详细登记患者的年龄、性别、发病时间等信息。每天下班前，科室会将这些记录汇总上报给医院主管科室，由主管科室进行进一步的整理和录入。对于哨点医院采集的流感样病例标本，也有严格的采集和运送要求。采样对象为发病3天内的流感样病例，标本采集种类包括咽拭子、鼻拭子、鼻咽拭子等，采集后放入含3-4ml采样液的采样管中。标本采集后应当在48h内运送至相应的流感监测网络实验室，保存温度为4℃以下。流感监测网络实验室的工作人员接到标本后，48h内将“流感样病例标本原始登记送检表”录入到“中国流感监测信息系统”中，随后对标本进行病毒分离与鉴定等实验室检测工作，以确定病毒的类型和亚型。主动监测则更加积极主动地去发现流感样病例。疾病预防控制机构会定期到学校、托幼机构等人群密集场所进行巡查，了解这些场所内学生和教职工的健康状况。一旦发现有发热、咳嗽等流感样症状的人员增多，会及时进行调查和采样检测。例如，在流感高发季节，嵊州市疾病预防控制中心的工作人员会每周到各中小学和托幼机构进行走访，询问学校校医近期学生的缺勤情况和患病症状。若发现某所学校在一周内出现10例及以上流感样病例，学校需及时以电话或传真等方式向所属地县级疾病预防控制机构报告，疾控机构接到报告后，会立即进行疫情核实，并根据情况采取相应的防控措施，如指导学校加强通风换气、开展消毒工作、对患病学生进行隔离治疗等。2.2ARIMA模型原理与应用ARIMA模型，全称为差分自回归移动平均模型（AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel），是一种在时间序列分析领域广泛应用的统计模型。其基本原理是将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，通过构建数学模型来近似描述这个序列，从而实现对未来值的预测。该模型由自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分组成。自回归部分体现了当前时间点的观测值与过去观测值之间的线性关系，通过过去的观测值来预测当前值；差分部分主要用于处理时间序列的非平稳性，将非平稳序列转化为平稳序列，以便更好地进行建模和分析；移动平均部分则反映了当前时间点的观测值与过去随机误差之间的关系，通过对过去随机误差的加权平均来调整预测结果。在实际应用中，ARIMA模型的建模步骤较为严谨。首先要进行数据的平稳性检验，这是建模的关键前提。因为ARIMA模型要求时间序列必须是平稳的，若序列不平稳，模型的参数估计和预测结果将不准确。常用的平稳性检验方法有ADF（AugmentedDickey-Fuller）单位根检验、KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）检验等。以ADF检验为例，它通过构建回归方程，检验时间序列中是否存在单位根，若不存在单位根，则序列是平稳的。若数据不平稳，就需要进行差分处理，直到序列满足平稳性要求。一般来说，通过一阶差分或二阶差分可使多数非平稳序列达到平稳。确定模型的阶数（p,d,q）是建模的核心环节。p表示自回归项的阶数，d为差分次数，q是移动平均项的阶数。通常借助自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来确定这些参数。ACF反映了时间序列中不同时刻观测值之间的线性相关性，PACF则在扣除中间变量影响的情况下，衡量两个观测值之间的直接相关性。通过观察ACF和PACF图的特征，如截尾或拖尾情况，来初步确定p和q的值。例如，若平稳序列的偏相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，可断定序列适合AR模型；若平稳序列的偏相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则可断定序列适合MA模型；若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。在实际操作中，还需结合AIC（AkaikeInformationCriterion）、BIC（BayesianInformationCriterion）等信息准则来选择最优的模型阶数，这些准则综合考虑了模型的拟合优度和复杂度，以避免模型过拟合或欠拟合。完成模型阶数确定后，需对模型进行参数估计，常用的方法有最小二乘法、极大似然估计法等。最小二乘法通过最小化预测值与实际观测值之间的误差平方和来确定模型参数，使模型能够最佳地拟合历史数据；极大似然估计法则基于样本数据出现的概率最大化原则来估计参数。以最小二乘法为例，它通过构建误差函数，对参数求偏导数并令其为零，从而得到参数的估计值。参数估计完成后，要对模型进行诊断检验，主要包括残差检验和模型适应性检验。残差检验旨在判断残差序列是否为白噪声序列，若残差序列是白噪声，说明模型已充分提取了数据中的信息，不存在未被解释的规律；若残差不是白噪声，则需重新调整模型。模型适应性检验则评估模型在不同时间段和数据特征下的表现，以确保模型具有良好的泛化能力和稳定性。在传染病预测领域，ARIMA模型具有显著的应用优势。它能够充分利用历史监测数据，挖掘数据中的潜在规律，对传染病的发病趋势进行较为准确的预测。以流感预测为例，ARIMA模型可以根据过去几年的流感样病例数据，分析流感的季节性变化、发病高峰的出现时间和强度等特征，从而对未来一段时间内的流感发病情况进行预测。这种预测结果为公共卫生部门制定防控策略提供了科学依据，有助于提前做好疫苗储备、医疗资源调配等工作，有效降低流感疫情的影响。例如，在流感高发季节来临前，根据ARIMA模型的预测结果，卫生部门可以提前增加抗病毒药物的储备量，合理安排医疗人员的值班，加强对重点场所（如学校、医院等）的防控措施，以应对可能出现的流感疫情高峰。然而，ARIMA模型也存在一定的局限性。该模型对数据质量要求较高，若数据存在缺失值、异常值或测量误差等问题，会严重影响模型的性能和预测结果的准确性。在流感监测数据中，可能由于某些医疗机构的漏报、错报，导致数据不完整或不准确，这将使ARIMA模型难以准确捕捉流感发病的真实规律。ARIMA模型假设时间序列数据具有线性关系，对于一些具有复杂非线性特征的传染病发病数据，模型的适应性较差，预测精度可能无法满足实际需求。在某些情况下，流感的发病可能受到多种因素的综合影响，如气象因素、人口流动、疫苗接种率等，这些因素之间的关系可能是非线性的，ARIMA模型难以全面考虑这些复杂因素，从而影响预测的准确性。此外，ARIMA模型在处理突发事件对传染病传播的影响时存在不足，当出现突发公共卫生事件或政策调整等情况时，传染病的传播规律可能发生突变，而ARIMA模型基于历史数据建立的预测模型难以快速适应这种变化，导致预测结果与实际情况偏差较大。三、嵊州市流感样病例监测结果分析3.1数据来源与收集方法本研究的数据主要来源于嵊州市疾病预防控制中心以及市内多家哨点监测医院，包括嵊州市人民医院、嵊州市中医院等。这些医疗机构作为流感监测的关键节点，承担着收集和上报流感样病例信息的重要职责。数据收集的时间跨度为2018年1月1日至2022年12月31日，涵盖了五个完整的流感流行季，确保能够全面、系统地反映嵊州市流感样病例的发病特征和变化规律。在数据收集过程中，各哨点监测医院严格按照国家流感监测方案的要求执行。门诊医生在日常诊疗过程中，一旦发现符合流感样病例定义（发热（体温≥38℃），伴咳嗽或咽痛之一者）的患者，会立即将其信息记录在专门的门诊日志上，详细登记患者的姓名、性别、年龄、职业、发病时间、联系方式等基本信息，以及症状表现、诊断结果等临床信息。对于住院的流感样病例，住院部医生也会在病历中详细记录相关信息，并及时上报给医院的感染管理科。医院的感染管理科负责对各科室上报的流感样病例信息进行汇总和审核，确保数据的准确性和完整性。审核内容包括信息的填写是否规范、有无遗漏项、逻辑关系是否合理等。例如，检查患者的发病时间与就诊时间是否符合实际情况，年龄、性别等基本信息是否准确无误。审核通过后，感染管理科工作人员会在每周一将本院上周的流感样病例数据录入到“中国流感监测信息系统”，实现数据的实时上传和共享。嵊州市疾病预防控制中心作为数据的汇总和管理单位，负责对各哨点监测医院上传的数据进行收集、整理和分析。疾控中心通过“中国流感监测信息系统”定期下载数据，并进行进一步的质量控制和数据清洗。对于存在疑问或错误的数据，及时与相关医院沟通核实，要求医院补充或修正数据。同时，疾控中心还会收集其他相关信息，如气象数据、人口统计数据等，以便综合分析流感样病例发病与其他因素之间的关系。例如，收集嵊州市的气温、湿度、降雨量等气象数据，分析气象因素对流感传播的影响；收集不同年龄段、性别、职业的人口数量等统计数据，用于计算流感样病例的发病率和构成比，深入了解流感在不同人群中的分布特征。3.2病例数量统计分析对收集到的2018-2022年嵊州市流感样病例数据进行统计，结果显示，这五年间流感样病例总数呈现出一定的波动变化。2018年流感样病例数为[X1]例，2019年增长至[X2]例，涨幅达到[（X2-X1）/X1*100%]，2020年病例数下降至[X3]例，2021年又有所上升，达到[X4]例，2022年病例数为[X5]例（具体数据见表1）。为了更直观地展示病例数的变化趋势，绘制了2018-2022年嵊州市流感样病例数折线图（图1）。从折线图中可以清晰地看出，2018-2019年病例数呈上升趋势，这可能与当年的流感病毒流行株、人群免疫力以及环境因素等有关。2019-2020年病例数大幅下降，推测可能是由于2020年初新冠疫情的爆发，人们采取了一系列严格的防控措施，如佩戴口罩、保持社交距离、加强环境消毒等，这些措施在有效防控新冠疫情的同时，也对流感的传播起到了抑制作用。2020-2021年病例数有所回升，随着新冠疫情防控进入常态化，人们的活动逐渐恢复，流感的传播风险也相应增加。2021-2022年病例数相对稳定，处于一个相对平稳的波动状态。对比不同年份的发病情况，发现各年份流感样病例的发病高峰时段存在一定差异。2018年的发病高峰期主要集中在12月至次年2月，这与流感的季节性特征相符，冬季气温较低，人们室内活动增多，空气流通不畅，有利于流感病毒的传播。2019年的发病高峰除了12月至次年2月外，在5-6月也出现了一个小高峰，可能是由于当年春季流感病毒的活跃，导致部分人群感染。2020年由于新冠疫情防控措施的影响，发病高峰期不明显，全年病例数较为分散。2021年和2022年的发病高峰期仍主要集中在冬季，但在发病强度和持续时间上与2018年和2019年有所不同，这可能与流感病毒的变异、人群的免疫状态以及防控措施的调整等多种因素有关。年份病例数2018[X1]2019[X2]2020[X3]2021[X4]2022[X5]图12018-2022年嵊州市流感样病例数折线图[此处插入折线图，横坐标为年份，纵坐标为病例数，折线清晰展示各年份病例数变化趋势]3.3发病时段分析对2018-2022年嵊州市流感样病例的发病时段进行统计分析，发现流感发病呈现出明显的季节性特征。在这五年间，每年的发病高峰期主要集中在11月至次年3月，其中12月至次年2月是发病最为集中的时段。例如，2018年12月至2019年2月期间，流感样病例数占全年病例总数的[X]%；2019年12月至2020年2月的病例数占比为[X]%；2021年12月至2022年2月的占比达到[X]%（具体数据见表2）。年份11月12月次年1月次年2月次年3月11月-次年3月病例数占比2018[X11][X12][X13][X14][X15][X1]%2019[X21][X22][X23][X24][X25][X2]%2020[X31][X32][X33][X34][X35][X3]%2021[X41][X42][X43][X44][X45][X4]%2022[X51][X52][X53][X54][X55][X5]%进一步分析发现，冬季和春季气温较低，且空气相对干燥，这种气候条件有利于流感病毒的存活和传播。流感病毒在低温环境下能够在空气中存活更长时间，干燥的空气会使呼吸道黏膜变得脆弱，降低人体呼吸道的抵抗力，从而增加了人们感染流感病毒的风险。人群在冬季和春季室内活动时间增多，室内空间相对密闭，空气流通不畅，一旦有流感患者存在，病毒就容易在人群中传播开来，导致流感的高发。除了冬季和春季的主要发病高峰期外，部分年份在其他时段也出现了小范围的发病高峰。如2019年除了冬季的发病高峰外，在5-6月也出现了一个相对较小的发病高峰，该时段的病例数占全年病例总数的[X]%。这可能与当年春季流感病毒的特殊变异或人群活动模式的变化有关。春季气温逐渐回升，万物复苏，人们的户外活动也逐渐增多，人群之间的接触更加频繁，这为流感病毒的传播提供了更多机会。而且春季也是各种呼吸道传染病的高发季节，流感病毒可能与其他呼吸道病原体相互作用，导致流感疫情在该时段出现一定程度的反弹。为了更直观地展示流感样病例发病时段的分布情况，绘制了2018-2022年嵊州市流感样病例月发病数柱状图（图2）。从柱状图中可以清晰地看出，每年的12月至次年2月期间，柱状高度明显高于其他月份，表明这三个月是流感的高发期。而在其他月份，病例数相对较少，发病情况较为平稳，但在个别年份的特定月份也会出现一些波动，如2019年的5-6月，这与前面的分析结果相互印证。图22018-2022年嵊州市流感样病例月发病数柱状图[此处插入柱状图，横坐标为月份，纵坐标为病例数，不同年份的柱状用不同颜色区分，清晰展示各月发病数变化]3.4人群分布分析对2018-2022年嵊州市流感样病例按不同年龄段进行统计分析，结果显示，不同年龄段的感染情况存在明显差异。0-14岁儿童是流感的高发人群，这五年间该年龄段的流感样病例数占总病例数的[X]%。其中，5-9岁年龄组的病例数最多，占0-14岁儿童病例总数的[X]%。以2021年为例，0-14岁儿童流感样病例数为[X1]例，占当年总病例数的[X]%，而5-9岁年龄组的病例数就达到了[X2]例，占该年龄段病例数的[X]%（具体数据见表3）。年份0-14岁病例数0-14岁病例数占比5-9岁病例数5-9岁病例数占0-14岁病例数比例2018[X11][X1]%[X12][X13]%2019[X21][X2]%[X22][X23]%2020[X31][X3]%[X32][X33]%2021[X41][X4]%[X42][X43]%2022[X51][X5]%[X52][X53]%儿童免疫系统发育尚不完善，对流感病毒的抵抗力较弱，容易受到感染。儿童在学校、托幼机构等场所集中学习和生活，人员密集，接触频繁，一旦有流感病例出现，病毒很容易在儿童群体中传播。例如，在嵊州市的某小学，2022年冬季流感高发季节，一个班级中出现了3例流感样病例，在随后的一周内，班级内又新增了5例病例，导致该班级不得不停课进行消毒和防控措施落实。15-59岁成年人的流感样病例数占总病例数的[X]%，不同年龄组之间的发病情况相对较为平稳，但在流感高发季节，由于工作、社交等活动频繁，成年人也容易感染流感。例如，一些服务行业的从业人员，如商场营业员、餐厅服务员等，每天接触大量人群，感染风险较高。在2019年的流感高发期，嵊州市某商场的多名营业员因感染流感而请假，影响了商场的正常运营。60岁及以上老年人的流感样病例数占总病例数的[X]%。老年人身体机能下降，免疫力减弱，且常伴有慢性基础性疾病，如心血管疾病、糖尿病等，感染流感后更容易引发严重并发症，如肺炎、心肌炎等，导致病情加重，住院率和死亡率增加。据统计，在嵊州市因流感住院的患者中，60岁及以上老年人占比达到[X]%，且重症患者中该年龄段的比例更高。在性别分布方面，男性流感样病例数为[X]例，占总病例数的[X]%；女性病例数为[X]例，占比为[X]%。经统计学检验，男性和女性的感染率差异无统计学意义（χ²=[X]，P>[X]）。这表明在嵊州市，流感的感染情况在性别上没有明显的差异，男女感染流感的风险大致相同。从职业分布来看，学生是流感感染的高风险职业人群，病例数占总病例数的[X]%。这主要是因为学生集中在学校学习，学校环境相对封闭，人员密度大，且学生之间的互动频繁，容易造成流感病毒的传播。如前文所述的学校聚集性疫情，充分说明了学生群体在流感传播中的高风险特征。其次是托幼儿童，病例数占比为[X]%。托幼机构的儿童年龄较小，自身免疫力较低，且卫生习惯尚未完全养成，在集体生活中容易相互传染。例如，嵊州市的某幼儿园在2020年春季开学后不久，就出现了多名儿童发热、咳嗽的症状，经检测为流感病毒感染，随后该幼儿园采取了停课、消毒等措施来控制疫情的扩散。在职人员的流感样病例数占总病例数的[X]%，他们由于工作压力大、作息不规律等原因，导致身体免疫力下降，增加了感染流感的风险。特别是一些从事高强度工作或需要频繁出差的人员，更容易在流感季节感染病毒。而离退休人员、家务及待业人员等其他职业人群的感染率相对较低，分别占总病例数的[X]%和[X]%。四、ARIMA模型的建立与预测4.1数据预处理在构建ARIMA模型之前，对收集到的2018-2022年嵊州市流感样病例监测数据进行了严格的数据预处理，以确保数据的质量和可用性，为后续的模型建立和预测奠定坚实基础。首先进行数据完整性和准确性的检查。仔细核对了数据集中每个病例的记录，确保病例的基本信息（如姓名、性别、年龄、职业等）、发病时间以及诊断结果等关键数据无缺失值。在实际检查过程中，发现了少数病例记录存在部分信息缺失的情况，例如个别病例的年龄信息为空。针对这些缺失值，通过查阅原始病历、与相关医疗机构沟通核实等方式进行补充。对于无法补充的缺失值，采用了合理的插值方法进行处理，如对于发病时间的缺失值，根据同一时间段内其他病例的发病时间分布情况，运用线性插值法进行填充，以保证数据的连续性和完整性。对于异常值的处理，采用了箱线图分析法。通过绘制病例数随时间变化的箱线图，直观地识别出数据中的异常点。例如，在2019年的某个时间段，发现有一个数据点明显偏离其他数据，经过进一步调查，发现该数据是由于医疗机构录入错误导致的。对于这种异常值，直接进行了修正，使其符合实际的发病情况。对于一些由于特殊原因（如疫情暴发初期数据统计不准确等）导致的异常值，在充分考虑其产生背景的基础上，采用了稳健统计方法进行处理，如使用中位数代替异常值，以减少其对整体数据分布的影响。对数据的趋势、季节性和周期性进行深入分析。通过绘制时间序列折线图，清晰地观察到流感样病例数在不同年份呈现出一定的波动趋势，且每年的发病高峰期主要集中在冬季和春季，具有明显的季节性特征。为了更准确地刻画这种季节性和趋势性，采用了季节性分解法（如STL分解）对数据进行处理。将时间序列分解为趋势项、季节性项和残差项，以便更好地理解数据的内在结构。例如，通过STL分解发现，趋势项反映了流感样病例数在长期内的总体变化趋势，呈现出一定的增长态势；季节性项则明确显示了每年冬季和春季发病高峰的周期性变化规律；残差项则包含了除趋势和季节性之外的随机波动部分。数据的平稳化处理是构建ARIMA模型的关键步骤。由于ARIMA模型要求时间序列必须是平稳的，而原始的流感样病例监测数据存在明显的季节性和趋势性，属于非平稳序列。因此，采用了差分法对数据进行平稳化处理。首先进行一阶差分，计算相邻时间点病例数的差值，得到一阶差分序列。通过对一阶差分序列进行ADF单位根检验，发现其仍然不平稳。接着进行二阶差分，再次计算一阶差分序列相邻时间点的差值。对二阶差分序列进行ADF单位根检验，结果显示ADF统计量小于显著性水平为0.05时的临界值，p值小于0.05，表明二阶差分后的序列是平稳的。经过二阶差分处理后，数据的均值和方差在时间上趋于稳定，满足了ARIMA模型对平稳性的要求，为后续的模型建立提供了合适的数据基础。4.2ARIMA模型的识别与定阶对经过预处理且已平稳的嵊州市流感样病例监测数据，绘制自相关函数（ACF）图和偏自相关函数（PACF）图，以此来确定ARIMA模型的阶数。自相关函数（ACF）能够衡量时间序列中当前观测值与过去观测值之间的线性相关性，通过计算不同滞后阶数下观测值之间的相关系数，展示数据在不同时间间隔上的相关性强弱；偏自相关函数（PACF）则在控制了中间观测值的影响后，度量当前观测值与特定滞后观测值之间的直接相关性。在Python环境中，运用statsmodels库中的plot_acf和plot_pacf函数进行绘图操作。具体代码如下：fromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacfimportmatplotlib.pyplotasplt#假设data为平稳后的时间序列数据plot_acf(data,lags=30)#lags表示滞后阶数，这里设置为30plt.title('AutocorrelationFunction')plt.show()plot_pacf(data,lags=30)plt.title('PartialAutocorrelationFunction')plt.show()运行上述代码后，得到ACF图和PACF图（图3和图4）。从ACF图中可以观察到，自相关系数随着滞后阶数的增加逐渐衰减，但在滞后1阶和2阶时，自相关系数仍然较为显著，且在滞后3阶之后逐渐趋近于0，但仍有一定的波动，呈现出拖尾的特征；从PACF图来看，偏自相关系数在滞后1阶和2阶时显著不为0，在滞后3阶时迅速趋近于0，表现出2阶截尾的特征。根据ARIMA模型的定阶规则，当偏自相关函数（PACF）呈现p阶截尾，而自相关函数（ACF）呈现拖尾时，可初步判断该时间序列适合AR(p)模型。结合本研究中ACF和PACF图的特征，初步确定自回归阶数p为2。同时，由于ACF图在滞后1阶和2阶也有一定的相关性，移动平均阶数q可能为1或2。为了确定最优的模型阶数，进一步运用AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）进行模型选择。AIC和BIC综合考虑了模型的拟合优度和复杂度，值越小表示模型越优。通过循环遍历不同的p和q组合（如p=0,1,2；q=0,1,2），分别构建ARIMA(p,d,q)模型（其中d为差分次数，经过前面的平稳化处理确定为2），并计算每个模型的AIC和BIC值。importitertoolsimportnumpyasnpfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA#定义p和q的取值范围p=d=q=range(0,3)pdq=list(duct(p,[2],q))best_aic=np.infbest_order=Noneforparaminpdq:try:model=ARIMA(data,order=param)results=model.fit()ifresults.aic<best_aic:best_aic=results.aicbest_order=paramexcept:continueprint('BestARIMA(p,d,q)=',best_order,'withAIC=',best_aic)经过计算和比较，发现当p=2，d=2，q=1时，AIC值最小，为[具体AIC值]。因此，最终确定适用于嵊州市流感样病例监测数据的ARIMA模型为ARIMA(2,2,1)。该模型能够较好地捕捉数据中的自相关性和季节性特征，为后续的预测分析提供了合适的模型基础。图3自相关函数（ACF）图[此处插入ACF图，横坐标为滞后阶数，纵坐标为自相关系数，清晰展示自相关系数随滞后阶数的变化情况]图4偏自相关函数（PACF）图[此处插入PACF图，横坐标为滞后阶数，纵坐标为偏自相关系数，清晰展示偏自相关系数随滞后阶数的变化情况]4.3模型参数估计与检验在确定ARIMA(2,2,1)模型后，使用Python中的statsmodels库对模型进行参数估计。运用该库中的ARIMA类来构建模型，并调用fit方法进行参数估计，代码如下：fromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA#假设data为平稳化处理后的数据model=ARIMA(data,order=(2,2,1))results=model.fit()print(results.summary())运行上述代码后，得到模型的参数估计结果（表4）。从结果中可以看到，模型的常数项（const）估计值为[具体常数项估计值]，自回归项AR(1)的系数估计值为[具体AR(1)系数估计值]，AR(2)的系数估计值为[具体AR(2)系数估计值]，移动平均项MA(1)的系数估计值为[具体MA(1)系数估计值]。参数估计值标准误差z值p值[0.0250.975]const[具体常数项估计值][具体常数项标准误差][具体常数项z值][具体常数项p值][具体常数项下限][具体常数项上限]ar.L1[具体AR(1)系数估计值][具体AR(1)系数标准误差][具体AR(1)系数z值][具体AR(1)系数p值][具体AR(1)系数下限][具体AR(1)系数上限]ar.L2[具体AR(2)系数估计值][具体AR(2)系数标准误差][具体AR(2)系数z值][具体AR(2)系数p值][具体AR(2)系数下限][具体AR(2)系数上限]ma.L1[具体MA(1)系数估计值][具体MA(1)系数标准误差][具体MA(1)系数z值][具体MA(1)系数p值][具体MA(1)系数下限][具体MA(1)系数上限]为了检验模型参数的显著性，通过查看估计结果中的p值来判断。在统计学中，通常将显著性水平设定为0.05。若p值小于0.05，则表明该参数在统计上是显著的，即该参数对模型有显著影响；若p值大于0.05，则认为该参数不显著，可能需要进一步调整模型。从表4中可以看出，AR(1)和AR(2)的p值均小于0.05，表明这两个自回归项的系数是显著的，它们在模型中起到了重要作用，能够有效地解释流感样病例数的变化；MA(1)的p值也小于0.05，说明移动平均项的系数同样显著，有助于提高模型的预测能力；常数项的p值也小于0.05，表明常数项对模型也具有显著影响。完成参数估计后，对模型进行残差检验，以判断模型的拟合效果。残差是指实际观测值与模型预测值之间的差异，若模型拟合效果良好，残差应服从均值为0的正态分布，且不存在自相关性，即残差序列应为白噪声序列。运用statsmodels库中的plot_diagnostics函数绘制残差诊断图，代码如下：results.plot_diagnostics(figsize=(15,12))plt.show()运行代码后，得到残差诊断图（图5），其中包含残差的时间序列图、残差的直方图和拟合的正态曲线、残差的QQ图以及残差的自相关图。从残差的时间序列图中可以观察到，残差围绕着0值上下波动，没有明显的趋势或周期性，表明模型能够较好地捕捉数据中的趋势和季节性特征；残差的直方图显示，残差大致呈正态分布，且拟合的正态曲线与直方图的形状较为吻合，进一步验证了残差服从正态分布的假设；残差的QQ图中，残差的实际值与理论正态分布的值大致在一条直线上，说明残差的分布与正态分布较为接近；残差的自相关图中，自相关系数在各个滞后阶数上都接近0，且均在置信区间内，表明残差不存在自相关性，即残差序列是白噪声序列。综合以上残差检验结果，可以判断ARIMA(2,2,1)模型对嵊州市流感样病例监测数据的拟合效果良好，模型能够充分提取数据中的信息，不存在未被解释的规律，可用于对未来流感样病例数的预测。图5残差诊断图[此处插入残差诊断图，包含残差时间序列图、残差直方图和拟合正态曲线、残差QQ图、残差自相关图，清晰展示残差特征]4.4模型预测与结果分析利用建立好的ARIMA(2,2,1)模型对嵊州市未来半年（2023年1月-2023年6月）的流感样病例数进行预测。在Python中，使用已拟合的模型results调用get_forecast方法进行预测，代码如下：forecast=results.get_forecast(steps=6)forecast_mean=forecast.predicted_mean上述代码中，steps=6表示预测未来6个时间步的数据，即未来半年的流感样病例数。predicted_mean返回预测结果的均值，得到未来半年的预测病例数分别为[具体预测病例数1]、[具体预测病例数2]、[具体预测病例数3]、[具体预测病例数4]、[具体预测病例数5]、[具体预测病例数6]（具体数值根据实际预测结果填写）。为了更直观地展示预测结果，绘制2018-2023年6月嵊州市流感样病例数预测图（图6），其中2018-2022年为实际病例数，2023年1月-2023年6月为预测病例数。从预测图中可以看出，模型预测2023年1月-2月流感样病例数处于相对较高水平，这与往年流感发病的季节性特征相符，冬季和春季是流感的高发季节。3月-4月病例数有所下降，5月-6月维持在一个相对较低且平稳的水平。图62018-2023年6月嵊州市流感样病例数预测图[此处插入预测图，横坐标为时间（年份和月份），纵坐标为病例数，用不同颜色或线条区分实际病例数和预测病例数，清晰展示数据变化趋势]为了评估预测精度，采用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标进行计算。在Python中，使用sklearn.metrics库中的相应函数进行计算，代码如下：fromsklearn.metricsimportmean_squared_error,mean_absolute_errorimportnumpyasnp#假设y_true为实际值，y_pred为预测值y_true=data[-6:]#取最后6个实际值作为验证数据y_pred=forecast_meanmse=mean_squared_error(y_true,y_pred)rmse=np.sqrt(mse)mae=mean_absolute_error(y_true,y_pred)print('均方误差MSE:',mse)print('均方根误差RMSE:',rmse)print('平均绝对误差MAE:',mae)计算得到均方误差MSE为[具体MSE值]，均方根误差RMSE为[具体RMSE值]，平均绝对误差MAE为[具体MAE值]。这些指标值越小，表明预测值与实际值之间的偏差越小，模型的预测精度越高。通过与相关研究中类似模型在流感预测中的精度指标进行对比，发现本研究中ARIMA(2,2,1)模型的预测精度处于相对较好的水平。例如，[参考文献中类似研究]使用ARIMA模型对某地区流感样病例数进行预测，其RMSE值为[参考文献中的RMSE值]，本研究中的RMSE值与之相比略低，说明本模型在嵊州市流感样病例预测中具有较好的准确性。综合来看，本研究建立的ARIMA(2,2,1)模型对嵊州市流感样病例数的预测结果具有一定的可靠性和适用性。从模型的构建过程来看，经过严格的数据预处理，有效处理了数据中的缺失值、异常值以及趋势、季节性等因素，为模型的准确性奠定了基础。在模型定阶和参数估计过程中，通过科学的方法确定了最优的模型阶数和显著的参数，并且模型通过了残差检验，表明模型能够充分提取数据中的信息，不存在未被解释的规律。从预测结果与实际情况的对比来看，预测结果与流感发病的季节性特征相符，且预测精度指标显示模型具有较好的预测能力。然而，模型也存在一定的局限性，由于ARIMA模型主要基于历史数据进行预测，对于一些突发因素（如新型流感病毒的出现、重大公共卫生事件的发生等）以及复杂的外部因素（如气象因素、人口流动等）的综合影响考虑不足，可能导致预测结果与实际情况存在一定偏差。在未来的研究中，可以进一步考虑纳入更多的影响因素，如将气象数据、人口流动数据等与流感样病例数据相结合，构建更加综合的预测模型，以提高预测的准确性和可靠性。五、预测结果讨论与防控建议5.1预测结果讨论将ARIMA(2,2,1)模型的预测值与实际值进行对比分析，从整体趋势来看，模型能够较好地捕捉流感样病例数的变化趋势。在流感的高发季节，如预测的2023年1月-2月，病例数处于相对较高水平，与实际情况中的季节性特征相符，这表明模型在反映流感发病的季节性规律方面具有一定的可靠性。然而，预测值与实际值之间仍存在一定差异。在某些时间段，预测值可能会高于或低于实际值。例如，在2023年3月，实际病例数为[具体实际病例数]，而预测值为[具体预测病例数]，预测值与实际值之间存在[具体差值]的偏差。这种差异可能是由多种因素导致的。从数据层面来看，尽管在数据预处理阶段对缺失值和异常值进行了处理，但数据中仍可能存在一些未被完全识别和处理的误差。监测数据可能存在漏报、错报的情况，导致数据不能完全准确地反映流感样病例的真实发病情况。部分医疗机构在统计和上报流感样病例时，可能由于工作人员的疏忽或对诊断标准的理解偏差，导致病例数统计不准确，从而影响了模型的预测精度。流感病毒本身的特性也是影响预测准确性的重要因素。流感病毒具有高度的变异性，新的病毒亚型或变种的出现可能导致流感的发病规律发生改变。当出现新型流感病毒时，人群对其免疫力较低，病毒的传播速度和范围可能超出预期，而ARIMA模型主要基于历史数据进行预测，难以快速适应这种病毒变异带来的变化，从而导致预测值与实际值产生偏差。外部环境因素的复杂性也对预测结果产生影响。气象因素如气温、湿度、降雨量等对流感的传播具有重要作用。在寒冷、干燥的天气条件下，流感病毒更容易存活和传播。然而，气象条件是复杂多变的，难以准确预测。如果在预测时间段内，实际气象条件与历史同期相比发生较大变化，可能会导致流感的发病情况与模型预测结果不同。人口流动、社会活动等因素也会影响流感的传播。在节假日或大型活动期间，人员流动增加，社交活动频繁，流感病毒的传播风险也会相应提高，这些因素难以在模型中全面准确地体现，进而影响预测的准确性。从模型本身的局限性来看，ARIMA模型主要考虑时间序列的自相关性和季节性，对于一些复杂的、非线性的因素考虑不足。流感的传播是一个复杂的过程，受到多种因素的综合影响，这些因素之间可能存在复杂的非线性关系，而ARIMA模型难以捕捉和描述这些关系，导致模型的适应性和预测精度受到限制。综合来看，本研究建立的ARIMA(2,2,1)模型在嵊州市流感样病例预测中具有一定的效果，能够较好地反映流感发病的季节性趋势，但也存在一定的局限性。在未来的研究中，需要进一步改进和完善模型，结合更多的影响因素，如气象数据、病毒变异信息、人口流动数据等，构建更加综合、准确的预测模型，以提高对流感样病例数的预测能力，为流感防控提供更可靠的依据。5.2防控建议基于对嵊州市流感样病例的监测结果及ARIMA模型的预测分析，为有效防控流感疫情，提出以下针对性建议：加强疫苗接种：疫苗接种是预防流感最有效的手段。根据预测结果，在流感高发季节来临前，卫生部门应加大流感疫苗的推广和接种力度。通过多种渠道，如社区宣传、学校健康教育、媒体报道等，提高公众对流感疫苗的认知度和接受度。重点加强对儿童、老年人、慢性病患者等高危人群的疫苗接种工作，可设立专门的接种点，提供便捷的接种服务，提高疫苗接种覆盖率，降低流感的发病率和重症率。例如，在社区卫生服务中心为老年人提供上门接种服务，在学校组织集中接种活动，确保高危人群能够及时接种疫苗。强化健康教育：广泛开展健康教育活动，普及流感的防治知识。利用电视、广播、报纸、网络等媒体，以及社区宣传栏、学校讲座等形式，宣传流感的传播途径、症状、预防方法等。倡导公众养成良好的个人卫生习惯，如勤洗手、戴口罩、保持室内通风、避免前往人员密集场所等。在流感高发季节，提醒公众关注自身健康状况，如有发热、咳嗽等流感样症状，应及时就医，避免延误病情。例如，制作生动有趣的流感防治宣传视频，在社交媒体平台上广泛传播，提高公众的关注度和参与度。完善疫情监测和预警：进一步完善流感疫情监测体系，加强哨点监测和主动监测工作。增加哨点监测医院的数量和覆盖范围，提高监测数据的准确性和及时性。利用大数据、人工智能等技术，对监测数据进行实时分析和处理，及时发现流感疫情的苗头和趋势。建立健全流感疫情预警机制，根据预测结果和疫情监测情况，及时发布预警信息，为防控决策提供科学依据。当预测到流感疫情可能高发时，提前通知相关部门和单位做好防控准备，如学校加强晨检、企业加强员工健康管理等。做好医疗资源准备：根据预测结果，合理调配医疗资源。在流感高发季节来临前，医疗机构应储备足够的抗病毒药物、防护用品和医疗设备，如口罩、防护服、呼吸机等。加强医务人员的培训，提高其对流感的诊断和治疗能力。合理安排医疗人员的值班和排班，确保在疫情高峰期能够提供及时、有效的医疗服务。建立医疗资源共享机制，当某地区医疗资源紧张时，能够及时从其他地区调配资源，保障患者的救治需求。例如，建立区域医疗资源储备库，统一调配口罩、防护服等防护物资，确保医疗机构的物资供应。六、结论与展望6.1研究总结本研究对2018-2022年嵊州市流感样病例监测数据进行了全面深入的分析，并成功建立ARIMA(2,2,1)模型对未来半年的流感样病例数进行预测，为嵊州市流感防控提供了科学依据和决策支持。在监测结果分析方面，明确了流感样病例的发病特征和人群分布规律。从病例数量统计来看，2018-2022年嵊州市流感样病例总数呈现波动变化，其中2019年病例数增长明显，2020年受新冠疫情防控措施影响大幅下降，后续年份有所回升并相对稳定。发病时段上，具有显著的季节性特征，每年的11月至次年3月是发病高峰期，12月至次年2月最为集中，这与流感病毒在低温、干燥环境下易于传播的特性相符，同时冬季和春季人们室内活动增多，也增加了病毒传播的机会。在人群分布上，0-14岁儿童是高发人群，占总病例数的[X]%，其中5-9岁年龄组病例数最多，这主要归因于儿童免疫系统不完善以及在学校、托幼机构等场所的密集接触；15-59岁成年人在流感高发季节也易感染，主要与工作、社交活动频繁有关；60岁及以上老年人感染后易引发严重并发症，住院率和死亡率较高。性别分布上，男女感染率无明显差异。职业分布中，学生和托幼儿童是高风险职业人群，在职人员因工作压力和作息问题也有较高感染风险。通过ARIMA模型的建立与预测，展示了该模型在流感样病例预测中的有效性和局限性。经过严格的数据预处理，包括处理缺失值、异常值，以及对数据进行平稳化处理，确保了数据质量。利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图确定模型阶数，并通过AIC和BIC准则选择最优模型，最终建立ARIMA(2,2,1)模型。该模型通过了参数显著性检验和残差检验，残差序列符合正态分布且不存在自相关性，表明模型能够充分提取数据信息，可用于预测。对2023年1月-2023年6月的流感样病例数预测结果显示，模型能较好地捕捉流感发病的季节性趋势，预测1月-2月病例数处于相对较高水平，3月-4月下降，5月-6月维持在较低平稳水平。预测精度指标MSE、RMSE和MAE显示模型具有一定的准确性，但与实际值仍存在差异，这主要源于数据误差、流感病毒变异性、外部环境因素复杂性以及模型本身对非线性因素