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作者：欧阳泽龙;李锦琼;汪官曌;何庆华;
单位：深圳大学化学与环境工程学院;深圳大学深圳市食品大分子科学与加工重点实验室;
摘要：为了预测2023年全球猴痘未来短期发展趋势，本研究从世界卫生组织官网收集了2022年1月3日至2023年5月15日的全球猴痘病例数据，采用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average，ARIMA)模型预测全球猴痘的新增病例发展趋势。最终建立了最优模型ARIMA(2,2,1)，其决定系数、归一化贝叶斯信息准则、均方根误差、平均绝对误差百分比和平均绝对误差分别为12.434、0.953、430.008、54.599和225.771。预测结果表明，2023年5月22日—7月24日全球猴痘周新增病例数呈现较平稳的趋势，但仍有小幅上升的可能。时间序列模型可以有效地应用于猴痘病例数的预测，为控制猴痘疫情提供有效指导。
关键词：大数据分析;;猴痘;;时间序列分析;;ARIMA模型;;预测模型
基金资助：深圳市科技计划项目基础研究项目(JCYJ20200109114242138,ZDSYS20210623100800001);; 国家自然科学基金项目(22078198);; 广东省自然科学基金(2021A1515010687);; 广东省农村科技特派员项目(KTP20210345)
