ARIMA模型在血液供应量预测分析中的应用

丁辉 李瑛瑛

摘要：血液库存的有效控制是血站工作中的一项重要内容。本文通过应用SPSS统计软件，构建ARIMA模型来预测未来一段时间的血液供应量，科学指导采集血液，合理地控制血液库存水平。

关键词：ARIMA模型;预测;血液供应

中图分类号：TP311        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）22-0239-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Application of ARIMA Model in Prediction and Analysis of Blood Supply

DING Hui1， LI Ying-ying2

（1.Chenzhou Vocational and Technical College， Chenzhou 423000， China; 2. Chenzhou Central Blood Station， Chenzhou 423000， China）

Abstract： Effective control of blood stock is an important part of work in blood station. In this paper， we build ARIMA model by using SPSS statistical software in order to predict the blood supply in the future. Then we can guide the collection of blood scientifically， and control the blood stock level reasonably.

Key words： ARIMA Model; prediction; Blood Supply

血液將氧气和养分运输至人体各个脏器，是人类生存必不可少的物质，尤其在挽救失血患者生命中具有不可替代性。目前我国实行无偿献血制度，血液的来源受献血者的个人意愿、天气状况、过节放假等因素影响较大，导致血液偏型和采血量季节性变化，如不进行计划性安排，血站的采血量将是完全无序状态。而各家医院受到众多外部因素影响，比如重大自然灾害和突发事件，血液需求变化波动性较大。血液供需双方的不确定性将很大程度导致两种极端现象的发生：一方面血液库存量不足，影响为临床治疗提供血液的有效性;另一方面库存量过多，轻则影响血站供血周转率，重则导致血液报废。因此，科学预测各医疗临床单位对血液的需求量，指导血站制定合理的血液库存和采血计划，可以使临床用血得到最大限度的满足，有效降低库存的时间及库存量，不断提升输血效力，减少血液的报废率，使得血站对血液的有效管理和合理调配。

当前SPSS软件被广泛应用于各行各业的统计工作[1]，在医学研究中也有很好作用[2]，本文运用SPSS 24.0统计软件对郴州市中心血站血液供应量进行预测分析。

1 血液供应量的ARIMA模型建立

就郴州市中心血站2012年1月到2018年12的月度红细胞供应数据，建立血液供应量ARIMA（p，d，q）模型。运行SPSS统计软件，得到血液供应量数据时序图（图1），通过对图1的观察可发现数据呈季节性波动现象，而且有明显的逐年递增趋势。

从2012-2018年红细胞供应数据序列的自相关图（图2）和偏自相关图（图1）得知该序列是非平稳的，需要运用差分的方法对该数据序列进行处理，即通过一阶差分后做进一步分析。

绘制一阶差分时序图（图4），从图中可以看到，一阶差分序列基本上呈正负均匀分布，因此可以判断该序列是平稳的。一阶差分后自相关图（图5）和一阶差分后偏自相关图（图6）均为拖尾的，因此可确定差分阶数d=1，可对红细胞供应数据序列建立ARIMA（p，1，q）模型。

观察一阶差分后自相关图（图5）和一阶差分后偏自相关图（图6），可以初步断定p=1，q=2。通过多次试算后，以平稳R方、Sig、MAPE、BIC等参数为指标的优化模型统计参数见表1。ARIMA（1，1，2）的平稳R方、Sig、MAPE、BIC等参数最优，故确认较为合适的预测数学模型为ARIMA（1，1，2）。

2 诊断ARIMA（1，1，2）模型

对郴州市中心血站红细胞供应量的ARIMA（1，1，2）模型，通过SPSS软件得到残差的ACF和PACF见图7，全部点均应落在95%置信区间内，拟合效果比较理想，可以运用ARIMA（1，1，2）模型进行预测。

3 应用ARIMA（1，1，2）模型的预测结果

SPSS软件运行后得到的ARIMA（1，1，2）模型的拟合图见图8，2019年1-6月郴州市中心血站红细胞供应量的预测结果见表2。

4 结语

运用SPSS软件对时间序列数据的ARIMA模型分析，可以寻找变量与目标值的关联性[3]，预测了2019年1-6月郴州市中心血站红细胞的供应量，还可以采用类似方法，对不同血型进行分别预测。然而，血站的库存管理工作比较复杂，还受到采血及供血能力、临床用血需求、血液的库存计划以及应急事件处理状况等诸多因素的影响，血液采集和血液的需求均具有高度的不确定性[4]，所以一方面血站应引入社会营销理念，完善无偿献血招募机制，扩大无偿献血者队伍，可从中挑选一些有高度社会责任感、乐于奉献的人员组成应急队，以应对突发事件和自然灾害可能导致的急需用血;另一方面血站还应加强科学用血的宣传和指导，尽量减少不合理用血。只有全面细致地分析血液库存管理的各关联因素，才能卓有成效地提升血液库存管理水平，为临床用血提供有力保障。

参考文献：

[1]郭志刚.社会统计分析方法—SPSS软件应用[M].北京：中国人民大学出版社，1999.

[2]孙源，原搏，原杰.基于SPSS时间序列法对甲状腺疾病建模研究[J].现代电子技术，2014，37（4）：83-84.

[3]张贤达.时间序列分析高阶统计量方法[M].北京：清华大学出版社，2008.

[4]尚卢青.血液库存管理与其相关因素探讨[J].临床医药文献杂志，2015，21（2）：4495-4498.

【通联编辑：王力】