基于S形生长曲线模型的季节性流感发病趋势即时预测方法

本发明公开了一种基于S形生长曲线模型的季节性流感发病趋势即时预测方法。本发明首先收集流感监测历史数据序列，分段截取基本呈单峰型的流行期数据；其次对各流行期的数据分别拟合不同的S形曲线模型，汇总分析不同模型的参数特征，根据拟合优度指标确定适合各流行期的优选模型；然后在实施预测时，对于疫情早期短序列数据，采用部分参数约束的方式拟合模型，对于达峰后的序列数据，可采用参数自由估计的方式拟合；最后采用曲线趋势外推法预测未来值，并在接收到新的观测值后对预测效果进行评估。本发明对S形生长曲线模型的部分参数取值合理约束后开展观测值的拟合，趋势外推得到的预测值偏差在可接受范围，可拓展应用于疫情早期的即时预测。