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目的 探索指数平滑状态空间模型(ESSS)在河南省猩红热发病率预测中的应用,为未来猩红热防控工作提供科学依据.方法 收集2004年1月至2018年12月河南省猩红热发病时间序列,使用2004年1月至2017年12月的数据建立ESSS模型和季节性求和自回归滑动平均混合模型(SARIMA),并将它们的拟合及预测性能进行比较.结果 SARIMA(1,0,0)(0,1,1)12和ESSS(M,AD,M)模型被识别为最佳的拟合模型,并使用它们分别对2018年的月数据进行预测.比较发现,ESSS(M,AD,M)模型的拟合和预测值的均方根误差、平均绝对误差、平均误差率、平均绝对百分比误差和均方根百分比误差均小于SARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型,特别在预测方面,上述指标的值更小.结论 ESSS模型在预测猩红热发病序列方面优于SARIMA模型,其可以作为一种有效的工具对猩红热未来的流行模式进行预测.