[1]赵媛,郭忠琴,梁沛枫.基于自回归滑动平均混合模型的布鲁菌病流行趋势预测[J].中华疾病控制杂志,2019,23(8):932-937.DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.08.010.
[2]ZEINALI M, DOOSTI S, AMIRI B, et al. Trends in the epidemiology of brucellosis cases in Iran during the last decade[J]. Iran J Public Health, 2022, 51(12):2791-2798. DOI: 10.18502/ijph.v51i12.11470.
[3]彭阳.ARIMA模型在预测南阳市人间布鲁氏菌病发病风险中的运用[J].江苏预防医学,2021,32(4):431-433. DOI: 10.13668/j.issn.1006-9070.2021.04.014.
[4]张睿,王晓风,张业武,等.随机森林和SARIMA模型预测我国布鲁氏菌病发病率效果研究[J].公共卫生与预防医学,2022,33(1):1-5.DOI: 10.3969/j.issn.1006-2483.2022.01.001.
[5]许子敏,程晓敏,陆家海.2004—2017年中国甲乙类自然疫源及虫媒传染病流行趋势变化特征[J].热带医学杂志,2021,21(4):417-422.DOI: 10.3969/j.issn.1672-3619.2021.04.006.
[6]买力曼·巴哈尼,萨拉瓦提·哈日特别克,聂艳武,等. 2005—2021年新疆肺结核季节流行特征及阶段趋势对比[J]. 实用预防医学, 2022, 29(11): 1285-1289. DOI: 10.3969/j.issn.1006-3110.2022.11.002.
[7]李顺勇,张钰嘉.LSTM和Prophet模型在肺结核发病数预测中的应用[J].河南科学,2020,38(2):173-178. DOI: 10.3969/j.issn.1004-3918.2020.02.001.
[8]傅颖,张晓龙,蒋骏,等.SARIMA模型在苏州市肺结核发病预测中的应用[J].中国热带医学,2020,20(4):339-342.DOI: 10.13604/j.cnki.46-1064/r.2020.04.09.
[9]李顺勇,李可心.ARIMA和Prophet模型在艾滋病发病预测中的应用[J].河南科学,2020,38(9):1387-1393. DOI: 10.3969/j.issn.1004-3918.2020.09.002.
[10]杨振,聂艳武,孙亚红,等.基于Prophet等时间序列季节模型的肺结核发病预测及对比分析[J].现代预防医学,2021,48(21):3841-3846. |