疫苗接种率趋势的时空预测模型

1/1疫苗接种率趋势的时空预测模型第一部分时空模型构建的理论基础 2第二部分模型参数估计方法 5第三部分预测结果的评价指标 7第四部分影响因素识别和定量化 10第五部分模型的适用范围和局限性 12第六部分疫苗接种率趋势预测 14第七部分预测结果对公共卫生决策的指导 16第八部分模型改进与未来研究方向 19

第一部分时空模型构建的理论基础关键词关键要点时空数据的特点

1.空间相关性：疫苗接种率在空间上存在相关性，相邻区域的接种率往往相似。

2.时间相关性：疫苗接种率随时间推移而变化，受季节性、流行病学因素等影响。

3.空间-时间交互作用：接种率的变化受空间和时间双重因素影响，例如不同地区在不同时间点的接种率可能差异较大。

时空预测模型

1.空间自回归模型（SAR）：将空间相关性纳入预测模型，假设附近区域的接种率对目标区域的接种率有影响。

2.时间序列模型（ARIMA）：捕捉时间序列数据的趋势和季节性，预测未来接种率变化。

3.时空自回归移动平均模型（SARIMA）：结合空间自回归和时间序列模型，同时考虑空间和时间因素。

贝叶斯时空预测

1.概率分布：采用概率分布，例如高斯过程，来模拟时空数据的不确定性。

2.先验分布：设定先验分布，反映对模型参数的先验知识，例如认为相邻区域的接种率相关性较高。

3.后验分布：通过贝叶斯定理结合先验分布和观测数据，更新模型参数的分布，得到后验分布。

机器学习在时空预测中的应用

1.支持向量机（SVM）：非线性分类算法，可用于识别接种率变化的模式。

2.随机森林：集成学习算法，通过结合多个决策树提高预测准确性。

3.神经网络：深度学习模型，通过训练大量参数提取时空数据的复杂特征。

时空预测模型的评估

1.预测准确性：使用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标衡量模型预测的准确性。

2.空间预测准确性：评估模型预测结果在空间上的分布，例如对比相邻区域预测误差的一致性。

3.时间预测准确性：评估模型预测结果在时间上的变化，例如预测未来接种率的趋势和季节性。

时空预测模型的应用

1.疫苗接种率预测：预测未来疫苗接种率，制定疫苗分发策略。

2.疾病传播建模：模拟传染病的传播，评估疫苗接种对疾病控制的效果。

3.人口健康规划：根据预测的接种率，规划医疗资源的配置和公共卫生干预措施。时空模型构建的理论基础

时空预测模型将时间和空间维度结合起来，以描述和预测动态过程的时空变化模式。这些模型的理论基础基于以下概念：

时空自相关：

时空自相关描述了时空数据中相邻点（时间或空间）之间值的相似性或依赖性。时空自相关可以是正相关（相邻点值相似）或负相关（相邻点值相反）。

时空平稳性：

时空平稳性是指时空过程的统计特性（例如平均值、方差、自相关）在时间和空间上保持相对稳定。这假设时空过程在整个研究区域内具有大致均匀的分布。

时空非平稳性：

时空非平稳性表示时空过程的统计特性随时间或空间而变化。这种变化可能是由于趋势、周期或局部空间变化引起的。

时空预测：

时空预测旨在预测给定时间和地点的未知响应值。时空模型通过利用时空自相关和非平稳性来生成这些预测。

影响时空模型构建的因素：

以下因素影响时空模型的构建：

*时空分辨率：时间和空间采样频率确定了模型能够捕获的时空尺度。

*数据类型：连续、分类或计数数据需要不同的建模方法。

*自相关结构：时空自相关结构的类型（例如指数、高斯）影响模型选择。

*非平稳模式：时空非平稳模式（例如趋势、周期）需要特定建模技术。

常用的时空预测模型：

常用的时空预测模型包括：

*自回归综合移动平均模型（ARIMA）：时间序列模型，可扩展到时空预测。

*空间自回归模型（SAR）：空间模型，利用空间自相关预测相邻点值。

*时空自回归集成移动平均模型（STARIMA）：结合ARIMA和SAR模型，考虑时间和空间维度。

*地理加权回归（GWR）：局部空间模型，允许模型参数在空间上变化。

*贝叶斯时空回归模型：基于贝叶斯统计的模型，允许不确定性和预测分布。

时空模型评估：

时空模型的性能可以通过以下指标评估：

*平均绝对误差（MAE）：预测值与实际值之间的平均绝对差值。

*均方根误差（RMSE）：预测值与实际值之间的均方根差值。

*相关系数（R）：预测值与实际值之间的相关性。

*交叉验证：将数据分成训练和测试集以评估模型的预测精度。

通过考虑时空自相关、平稳性和非平稳性，时空预测模型可以准确预测动态过程的时空变化模式。这些模型在公共卫生、环境科学和流行病学等领域广泛应用，用于预测疾病爆发、空气污染和人口分布等过程。第二部分模型参数估计方法关键词关键要点最大似然估计

1.求解似然函数的最大值，使估计值与观察值尽可能接近。

2.假设疫苗接种率服从特定的分布，如正态分布或负二项分布。

3.通过迭代或优化算法，求解似然函数的最大值，从而获得疫苗接种率的估计值。

贝叶斯估计

1.结合先验分布和似然函数，得到后验分布。

2.先验分布代表研究者对疫苗接种率的先验知识或假设。

3.后验分布更新了先验分布，反映了观察到的数据对疫苗接种率估计的影响。

最小二乘估计

1.将疫苗接种率建模为时间或空间的自变量的线性函数。

2.最小化样本观测值与模型预测值之间的均方差，得到模型参数的估计值。

3.适用于具有线性关系的时空趋势数据。

广义线性模型

1.拓展最小二乘估计，适用于非正态分布的数据，如二项分布或泊松分布。

2.通过链接函数将线性预测器与响应变量联系起来，允许更灵活的建模。

3.可用于预测疫苗接种率的二项分布或泊松分布。

时空交互模型

1.同时考虑时间和空间因素对疫苗接种率的影响。

2.构建包含时间和空间主效应以及时空交互项的模型。

3.探索疫苗接种率在不同时间和空间上的变化模式。

贝叶斯时空层次模型

1.结合时空交互模型和贝叶斯估计，考虑疫苗接种率的时空变化和不确定性。

2.分层结构允许对不同时间和空间尺度上的数据进行建模。

3.提供疫苗接种率预测的预测间隔，反映预测的不确定性。模型参数估计方法

模型参数估计是确定模型中未知参数值的過程，对于时空预测模型尤为重要。本文中使用的时空预测模型的参数估计方法主要有以下两种：

1.最大似然估计(MLE)

MLE是统计学中一种常用的参数估计方法，其原理是寻找使观测数据似然函数最大的参数值。在时空预测模型中，似然函数通常由泊松分布或负二项分布等分布函数来定义，具体形式取决于模型的设定。

MLE的数学表达式如下：

```

θ̂=argmax_θL(θ;y)

```

其中：

*θ̂是模型参数的估计值

*L(θ;y)是似然函数

*y是观测数据

MLE的计算通常使用优化算法，如梯度下降法或牛顿法，来求取使似然函数最大的参数值。

2.贝叶斯估计

贝叶斯估计是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法，它将先验分布和似然函数结合起来更新模型参数的后验分布。在时空预测模型中，先验分布通常是对模型参数的先验信念，而似然函数则对观测数据进行建模。

贝叶斯估计的数学表达式如下：

```

p(θ|y)∝p(y|θ)p(θ)

```

其中：

*p(θ|y)是模型参数的后验分布

*p(y|θ)是似然函数

*p(θ)是模型参数的先验分布

贝叶斯估计的计算通常使用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法，如吉布斯抽样或Metropolis-Hastings算法，来近似后验分布。

在实际应用中，选择合适的参数估计方法取决于模型的复杂性和可用数据的性质。MLE是一种无偏估计方法，当数据量较大时，可以提供准确的参数估计值。贝叶斯估计则可以利用先验信息，在数据量较少的情况下也能提供合理的估计结果。第三部分预测结果的评价指标关键词关键要点模型拟合度

1.R²（决定系数）：衡量模型预测值与实际值之间的拟合优度，范围为0-1，值越大表明拟合度越好。

2.调整R²：R²的修正版本，考虑了自变量的数量，避免过度拟合问题。

3.均方根误差（RMSE）：反映预测值与实际值之间的平均偏差，数值越小，拟合度越好。

预测准确度

1.均方误差（MSE）：预测值与实际值的偏差平方和的平均值，衡量预测的整体准确性。

2.平均绝对误差（MAE）：预测值与实际值之间绝对误差的平均值，不受异常值的过分影响。

3.对数均方根误差（RMSElog）：RMSE的对数形式，适用于预测值范围较大的情况，能减小异常值的影响。

预测稳定性

1.交叉验证：将数据集分割为多个子集，依次使用不同的子集作为验证集，提高预测结果的可信度。

2.Bootstrapping：从原始数据中随机抽取多个子集，建立多个模型进行预测，评估预测结果的稳定性。

3.Jackknifing：每次从原始数据中剔除一个样本，建立模型进行预测，考察单一样本对预测结果的影响。

预测覆盖率

1.预测区间：基于模型建立的预测值上下界，表示预测值的置信区间。

2.覆盖率：预测区间包含实际值的比例，衡量模型预测值的可靠性。

3.覆盖率误差：实际覆盖率与期望覆盖率之间的差异，反映模型覆盖率的准确性。

预测敏感性分析

1.自变量敏感性：分析自变量变化对预测结果的影响，识别对预测结果有显著影响的自变量。

2.参数敏感性：分析模型参数变化对预测结果的影响，确定对模型预测至关重要的参数。

3.扰动分析：对模型输入或参数施加随机扰动，评估模型预测结果对扰动的敏感程度。预测结果的评价指标

在疫苗接种率趋势的时空预测中，对预测结果进行准确的评价至关重要。本文提出了一套全面的评价指标体系，涵盖了预测准确性、鲁棒性和可解释性等多个方面。

预测准确性

预测准确性衡量模型预测值与真实观测值之间的接近程度。常用的准确性指标包括：

*均方根误差(RMSE)：衡量预测值与真实值之间的平均误差平方。RMSE值越小，表明预测精度越高。

*平均绝对误差(MAE)：衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差。MAE值越小，表明预测精度越高。

*平均相对误差(ARE)：衡量预测值与真实值之间的平均相对误差。ARE值越小，表明预测精度越高。

鲁棒性

鲁棒性衡量模型对输入数据扰动或异常值的敏感性。鲁棒性强的模型能够在各种情况下进行准确预测。常用的鲁棒性指标包括：

*交叉验证得分：通过将数据集随机划分为训练集和测试集，并多次重复训练和测试过程来评估模型的泛化能力。交叉验证得分越低，表明模型的泛化能力越强。

*留一法交叉验证得分：一种特殊的交叉验证方法，每次仅保留一个数据点作为测试集，其余数据点作为训练集。留一法交叉验证得分越低，表明模型对异常值和噪声的鲁棒性越强。

*正则化系数：控制模型复杂性的参数。正则化系数越小，模型越容易过拟合，对输入数据的扰动越敏感。

可解释性

可解释性衡量模型预测结果的可理解性和可解释性。可解释性强的模型能够为预测过程和结果提供清晰的解释。常用的可解释性指标包括：

*可解释性指标：衡量模型预测结果的可解释性。可解释性指标越小，表明模型预测结果越容易理解。

*可视化工具：通过可视化手段展示模型的内部结构和预测过程，提高模型的可解释性。

综合评价

在对预测结果进行综合评价时，应同时考虑预测准确性、鲁棒性和可解释性这三个方面。理想情况下，模型应具有较高的预测准确性，较强的鲁棒性，以及较高的可解释性。权衡这三个方面的因素可以帮助研究人员选择最合适的预测模型，并做出更可靠的预测。第四部分影响因素识别和定量化关键词关键要点主题名称：社会经济因素

1.教育水平和收入对疫苗接种率有正相关性，受过更高教育和收入较高的人接种疫苗的可能性更高。

2.社会经济地位较低的人群通常难以获得医疗保健服务，包括疫苗接种，这可能会阻碍其接种率。

3.职业类型和工作场所环境也可能影响疫苗接种率，某些行业和工作场所的疫苗接种率更高。

主题名称：疫苗接种便利性

影响因素识别和定量化

疫苗接种率的时空预测模型需要考虑多种影响因素。这些因素可以分为两类：

1.时间因素

*季节性：疫苗接种率通常在学校开学或流行病高峰期出现季节性波动。

*历史数据：过去疫苗接种率的趋势和模式可以提供预测未来的见解。

*当前流行病学数据：COVID-19病例数、住院率和死亡率等流行病学指标可以影响疫苗接种的意愿。

*政府政策：疫苗接种要求、奖励和宣传活动等政府政策可以显著影响接种率。

2.空间因素

*社会经济地位：低社会经济地位的社区往往疫苗接种率较低。

*教育水平：教育水平较高的个体更有可能接种疫苗。

*疫苗接种服务的可及性：疫苗接种点的位置、营业时间和预约要求会影响接种率。

*地方文化和信仰：一些文化和宗教信仰会影响疫苗接种的接受度。

*医疗保健系统的质量：医疗保健系统提供的疫苗接种服务质量会影响接种率。

定量化影响因素

为了建立一个准确的预测模型，需要对这些影响因素进行定量化。这可以通过以下方法实现：

*回归分析：使用回归模型识别疫苗接种率与影响因素之间的关系，并估计影响因素的权重。

*贝叶斯网络：创建一个概率图，表示影响因素之间的因果关系，并利用贝叶斯推理更新模型参数。

*空间自回归模型：考虑邻近区域影响的统计模型，以捕获空间依赖性。

*机器学习算法：利用决策树、随机森林和神经网络等算法，从历史数据中学习影响因素和接种率之间的复杂关系。

这些定量化方法可以产生影响因素的权重或概率分布，然后将其作为预测模型的输入，以改善疫苗接种率预测的准确性。第五部分模型的适用范围和局限性适用范围

该时空预测模型适用于以下情况：

*疾病传播的预测：预测传染病的传播趋势，如COVID-19、流感。

*疫苗接种覆盖率的评估：评估特定人群或地区的疫苗接种覆盖率，确定疫苗犹豫或低疫苗接种率的热点地区。

*疫苗接种策略的优化：优化疫苗接种策略，例如制定目标人群、疫苗接种频率和剂量。

*资源分配：预测疫苗需求和分配，以确保疫苗的充足供应和公平分配。

*疫情应对计划：为疫情应对计划提供信息，包括疫苗接种计划和公共卫生措施。

局限性

尽管该模型具有很强的预测能力，但也有以下局限性：

*数据质量和可用性：预测的准确性取决于输入数据的质量和可用性。缺失或不准确的数据可能会影响预测结果。

*未知因素：模型无法预测所有可能会影响疫苗接种率趋势的因素，例如新的变种、疫苗犹豫和社会行为改变。

*参数不确定性：模型中使用的参数可能会受到不确定性的影响，这可能会导致预测结果的不确定性。

*时空依赖性：该模型假设疫苗接种率趋势在空间和时间上是相关的。然而，在某些情况下，这种相关性可能不是恒定的，这会影响预测的准确性。

*模型复杂性：该模型涉及到复杂的数学和统计方法。因此，需要专业知识来解释和使用模型的输出。

*预测范围：模型的预测受时间范围的限制。随着时间的推移，疫苗接种率趋势可能会改变，从而使预测随着时间推移而降低准确性。

*道德和伦理方面的考虑：使用模型进行预测时，必须考虑道德和伦理方面的考虑因素，例如对个人隐私和数据保护的影响。

使用注意事项

为了充分利用该模型并最大限度地减少其局限性，应考虑以下注意事项：

*谨慎解释：预测结果应谨慎解释，并与其他数据源和专家意见相结合。

*持续监控：随着新数据和信息的可用，应持续监控预测结果并根据需要进行调整。

*定期验证：应定期验证模型的准确性，并根据验证结果调整模型参数。

*合作：模型的开发和使用应涉及多学科团队，包括流行病学家、统计学家和数据科学家。

*透明度：模型的机制和参数应公开透明，以促进审计和同行评议。第六部分疫苗接种率趋势预测关键词关键要点【疫苗接种率趋势预测】：

1.利用数学或统计模型，根据历史数据预测未来特定时段内的疫苗接种率。

2.考虑影响疫苗接种率的关键因素，如人口统计、疾病流行病学和疫苗接种政策变化。

3.预测模型可以为决策者提供疫苗接种干预措施的评估和改进的指导。

【疫苗接种率差异预测】：

疫苗接种率趋势预测

疫苗接种率趋势预测对于指导公共卫生政策至关重要，以确保实现群体免疫，预防和控制传染病的暴发。以下介绍几种常用的疫苗接种率趋势预测模型：

1.时间序列模型

时间序列模型利用历史疫苗接种率数据来预测未来的趋势。常用的时间序列模型包括：

*自回归整合移动平均模型(ARIMA)：一种广义线性模型，假设时间序列数据遵循自回归、差分和移动平均过程。

*指数平滑模型(ESM)：一种基于时间序列数据指数加权平均值的方法。

2.回归模型

回归模型使用自变量（如人口统计数据、社会经济因素）来预测疫苗接种率。常用的回归模型包括：

*线性回归模型：假设自变量和因变量之间存在线性关系。

*逻辑回归模型：适用于预测二元结果（如接种与未接种）的情况。

3.贝叶斯模型

贝叶斯模型将先验知识（如专家意见）纳入预测中。它们使用贝叶斯定理来更新预测，并在获得新数据时不断完善。

4.空间模型

空间模型考虑了地理位置对疫苗接种率的影响。常用的空间模型包括：

*空间自相关模型：测量不同地理区域之间疫苗接种率相关性的模型。

*空间回归模型：一种回归模型，其中自变量包括邻近区域的疫苗接种率。

5.混合模型

混合模型结合了不同类型模型的优势。例如，时空模型可以结合时间序列模型和空间模型，以同时考虑时间和空间效应。

模型评估

在选择和使用疫苗接种率趋势预测模型时，重要的是评估其准确性。常用的评估指标包括：

*均方根误差(RMSE)：预测值与实际值之间误差的均方根。

*平均绝对误差(MAE)：预测值与实际值之间绝对误差的平均值。

应用

疫苗接种率趋势预测模型已被用于各种应用中，包括：

*规划疫苗接种活动：预测未来疫苗接种需求，以确保有足够的疫苗供应。

*监测疫苗接种覆盖率：跟踪疫苗接种率的变化，以识别需要提高的地方。

*评估干预措施的影响：评估干预措施（如疫苗宣传活动）对疫苗接种率的影响。

*预测传染病暴发：通过疫苗接种率预测来预测和控制传染病暴发。

结论

疫苗接种率趋势预测模型对于指导公共卫生政策至关重要。通过使用各种模型，公共卫生决策者可以做出明智的决策，以确保实现群体免疫，预防和控制传染病的暴发。第七部分预测结果对公共卫生决策的指导关键词关键要点疫苗接种率预测对接种策略的优化

1.预测模型可识别疫苗接种不足和过度接种的地区，从而指导针对性干预措施的分配。

2.根据预测结果调整接种目标，优化疫苗分配和资源利用，提高总体的免疫覆盖率。

3.模型还可评估不同接种策略（如强化针时间、接种剂量间隔）对疫苗接种率的影响，为优化接种方案提供信息。

疫苗接种率预测对疾病爆发监测的增强

1.预测模型可识别疫苗接种不足的群体，这些群体可能成为疾病爆发的中心。

2.通过监测预测接种率与实际接种率之间的差异，可以及时发现异常接种模式，并迅速采取应对措施。

3.模型还可以预测疾病爆发的可能性和规模，从而为公共卫生响应和资源调配提供依据。预测结果对公共卫生决策的指导

疫苗接种率预测模型的结果可为公共卫生决策提供宝贵的见解，指导以下方面：

1.监测和评估疫苗接种覆盖率：

预测模型可帮助监测疫苗接种覆盖率随时间的变化，并识别覆盖率较低或下降的区域。这有助于公共卫生机构针对性地制定干预措施，确保人群的疫苗接种保护。

2.规划疫苗配送和分配：

预测模型可为疫苗配送和分配提供依据。通过预测不同地区的未来接种率需求，卫生部门可以优化疫苗分配，确保供应充足，避免浪费。

3.调整接种策略：

预测结果可帮助卫生部门根据疫苗接种率趋势调整接种策略。例如，如果预测表明某地区接种率下降，卫生部门可以考虑以下措施：

*加强疫苗宣传和教育，提高疫苗信心

*改善疫苗的便利性和可获得性

*实施疫苗接种奖励或要求

4.识别高风险人群和地区：

预测模型可识别疫苗接种率较低或下降的高风险人群和地区。这些群体需要优先开展针对性干预措施，例如加强外展活动、移动疫苗接种服务或针对特定语言或文化群体定制的宣传活动。

5.控制疾病暴发：

预测模型可用于预测疾病暴发的风险。通过识别疫苗接种覆盖率较低或下降的地区，卫生部门可以提前采取措施，加强监测、建立快速反应团队和确保疫苗供应充足。

6.评估干预措施的有效性：

预测模型可用于评估干预措施的有效性。通过比较干预措施实施前后的疫苗接种率预测，卫生部门可以了解干预措施是否成功提高了覆盖率。

7.优化资源分配：

预测模型可优化资源分配。通过预测不同地区的未来接种率需求，卫生部门可以合理分配资源，重点关注高风险人群和地区。

具体指导示例：

*案例1：如果预测显示某县的流感疫苗接种率正在下降，卫生部门可以增加该县的疫苗宣传和外展活动，以提高疫苗信心。

*案例2：如果预测表明某州的儿童麻疹疫苗接种率低于目标值，卫生部门可以采取措施改善疫苗的便利性和可获得性，例如在学校和社区中心设立疫苗接种点。

*案例3：如果预测显示某地区的COVID-19疫苗接种率较低，卫生部门可以优先向该地区分配疫苗，并考虑实施疫苗接种要求或奖励。

通过利用疫苗接种率预测模型的结果，公共卫生决策者可以制定更明智的决策，提高疫苗接种覆盖率，保护人群免受可预防疾病的侵害。第八部分模型改进与未来研究方向模型改进

模型改进旨在增强预测模型的准确性和鲁棒性。以下是一些考虑的领域：

*数据质量和可用性：收集、清理和整合准确、全面的数据至关重要。探索从多种来源获取数据的方法，包括传感器、调查和行政记录。

*机器学习算法选择和超参数优化：评估和选择最适合特定数据和预测任务的机器学习算法。优化算法的超参数，例如学习率和正则化系数，以提高性能。

*特征工程和变量选择：识别和提取与疫苗接种率相关的相关特征。使用特征工程技术（例如特征缩放和主成分分析）来增强数据表示。

*模型可解释性和可信度：确保模型的预测是可解释和可信的。探索诸如LIME、SHAP和ELI5等技术，以提供对模型预测的直观解释。

*时间序列建模：疫苗接种率是一个时间序列数据。考虑使用时间序列建模技术，例如ARIMA和SARIMA，以捕获时间相关性和趋势。

未来研究方向

以下是未来疫苗接种率时空预测研究的潜在方向：

*精细的空间建模：探索使用高分辨率空间数据，例如人口普查数据和土地利用数据，以提高空间预测的准确性。

*动态建模：开发能够适应不断变化的疫苗接种政策、人群行为和疾病传播动态的动态预测模型。

*传染病建模：将疫苗接种率预测纳入传染病模型，以评估疫苗接种对疾病传播和控制的影响。

*因果推理：识别和评估疫苗接种率和疾病结局之间的因果关系。使用诸如多变量回归、工具变量和匹配分析等因果推理技术。

*预测的不确定性量化：评估模型预测的不确定性，量化其对决策的影响。探索贝叶斯建模、蒙特卡罗模拟和邻域算法等技术。

*疫苗信心和犹豫评估：将疫苗信心和犹豫的数据纳入预测模型，以更好地了解和解决影响疫苗接种率的因素。

*实证研究和政策评估：使用时空预测模型来评估疫苗接种政策和干预措施的影响，并指导未来的决策制定。

*全球和跨国分析：比较不同国家和地区的疫苗接种率趋势，识别差异并提供基于证据的见解。

*多尺度建模：开发多尺度模型，可以在不同的空间和时间尺度上预测疫苗接种率。

*实时预测和监控：建立实时预测和监测系统，以跟踪疫苗接种率并及时识别趋势中的变化。

通过解决这些研究方向，可以持续改进疫苗接种率时空预测模型，增强其可信度和实用性，从而支持基于证据的决策制定和提高公共卫生干预措施的有效性。关键词关键要点【模型的适用范围和局限性】

【预测能力】：

-关键要点：

-该模型能够有效预测区域和全国范围内特定时间段内的疫苗接种率。

-模型在预测短期趋势（例如，未来数月）方面表现尤为出色。

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