目的 了解我国1992—2022年乙型肝炎(乙肝)流行特征，探讨贝叶斯结构时间序列(BSTS)模型在预测疫情变化趋势中的应用价值。方法 收集1992年1月—2022年9月我国乙肝发病监测数据，采用BSTS模型预测疫情变化趋势，并与自回归滑动平均混合(ARIMA)模型预测性能进行比较。结果 1992PEG300体内年1月—2022年9月共报告乙肝27 633 674例(年均发病率为67.99/10万),年均上升百分比(AAPC)为4.64%(95%CI:3.25%～6.04%,P<0.01),每年1月和2月的季节指数(SI)最小(0.85、0.81),7月和8月的最大(1Ocular microbiome.10、1.11)。在向前93、69、33、9步预测中，模型产生的平均绝对误差(MAD)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、均方根百分比误差(RMSPE)和平均误差率(MER),BSTS模型均小于ARIMBarasertib配制A模型，其中向前93、69、33步预测结果DM检验差异均有统计学意义(P值均<0.05)。使用BSTS预测的2023—2030年我国乙肝新发病为10 023 679(95%CI:5 937 860～13 874 521)例，年均发病1 252 960(95%CI:742 232～1 734 315)例。结论 我国乙肝疫情总体呈上升趋势，BSTS模型预测性能明显优于ARIMA,在乙肝疫情趋势预测方面有较高应用价值。