斯里兰卡登革热发病数的分层预测

斯里兰卡登革热发病的持续态势依然严峻，给该国造成了沉重负担。为此，斯里兰卡国家登革控制组提出了国家行动计划以预防和控制登革热发病。为实施短期与长期必要行动，该计划在国家、省和地区三个层级运作。为优化资源分配，卫生官员需要国家、省和地区层级的预测，且预测须保持地区、省与国家层级间的加总一致性以及时间相关性。因此，本研究的目标是利用基于空间与时间分层结构的分层时间序列预测方法，预测斯里兰卡的登革热发病数。分层预测包含两步：生成基准预测与对这些基准预测进行协调。本研究中，采用指数平滑(ETS)、自回归积分滑动平均(ARIMA)、朴素(NAIVE)、季节朴素(Seasonal NAIVE)方法以及平均法生成基准预测。预测精度采用平均绝对尺度误差(MASE)评估。我们将分层时间序列预测的精度与其他基准方法进行比较。预测精度显示，国家、省和地区的最佳预测方法并不局限于单一方法。因而，我们基于时间序列特征可视化方法探讨了不同预测方法性能差异的原因。