灰色数列GM（1;1）模型预测某社康中心诊疗人次

目的探讨灰色数列模型GM（1;1）在社康中心诊疗人次变化趋势分析中的应用。方法应用灰色GM（1,1）模型对深圳市某医院2003～2008年社康中心诊疗人次进行了曲线拟合,并根据所建的模型进行外推预测。结果拟合模型为（t）=54172.89646e0.311295517t-38485.89646,预测值与实际值的平均相对误差为2.19%,最大误差为5.70%,拟合效果良好。根据所建的灰色GM（1,1）模型预测2009社康中心诊疗人次为93815.30人次,与实际值95470人次十分接近,相对误差为1.73%,将2009年的实际数值代入数列中,建立2003～2009年社康中心门诊人次数的GM（1,1）模型为（t）=54267.8825e0.3110t-38580.8825,并据此模型外推2010～2011年的结果,理论值分别为127974.09和174663.59人次,呈逐年递增之势。结论灰色数列模型具有思路简单、数据单纯、运算简便等特点,对近期预测有较高实用价值,在社康中心的管理中是值得推广和应用的预测工具。     

灰色预测模型GM（1，1）在医院门诊量预测中的应用

目的了解医院2000年-2011年门诊量的趋势,探讨灰色预测模型GM（1,1）在时问序列资料中的应用,建立预测医院月门诊量的时间序列模型,为优化医疗资源配置提供科学的统计学依据。方法根据医院2000年-2011年门诊量数据,应用MATLAB软件建立灰色预测模型并进行模型评价,预测2012年-2014年的门诊量。结果GM（1,1）模型为：P（t）=552512．3619e0.1021（t-1）-478343．3619,预测值的相对误差小于20％,模型精度为优（C=0．29,P=1．00）,预测效果好,2012年-2014年医院门诊量预测值分别为182612、202243、223984。结论GM（1,1）灰色模型能很好的拟合门诊量的变动趋势,在无外界因素影响的情况下,医院门诊量将会继续上涨。     

GM（1，1）模型在预测医院人均门诊费用中的应用

目的：分析医院人均门诊费用规律,预测2014年医院人均门诊费用。方法运用Excel 2010软件,基于GM（1,1）模型对2006—2013年医院人均门诊费用建模,使用得到的模型预测2014年人均门诊费用。结果计算出模型为Y（ t）=581．3e－0．1614t －502．78,后验差比值C=0．3693,小误差概率P=1,模型精度为二级（良好）,表明该模型可用于人均门诊费用的预测。结论建立GM（1,1）模型预测医院人均门诊费用具有软件门槛低,样本要求低,操作难度小等优点,是一种较精确的短期预测模型,但使用时还需考虑其局限性。     

灰色系统理论GM（1,1）模型预测百色市疟疾发病趋势

目的建立疟疾疫情预测模型GM（1,1）,应用于百色疟疾发病率的预测。方法根据2000～2010年百色疟疾发病率数据,建立疟疾发病率预测灰色模型GM（1,1）,并作拟合效果检验;外推预测2011～2013年百色区疟疾发病率。结果疟疾发病率预测数学模型为X（t）=3.71056128e-0.329307（t-1）（t=2,3,……,n）,经拟合检验,模型拟合精度合格（C=0.4069,P=0.9000）。外推2011～2013年百色疟疾发病率,分别为0.0991/10万、0.0713/10万和0.0513/10万。结论GM（1,1）模型较好地拟合了百色疟疾发病的趋势,预测结果具有参考价值。     

应用GM（1，1，sinω）模型预测肾综合征出血热发病率研究

目的探讨GM（1．1,sinω）模型在肾综合征出血热（HFRS）发病率预测的应用。方法利用1984～2004年沈阳市HFRS发病率资料建立GM（1,1）预测模型和GM（1,1,sinω）预测模型,对样本进行拟合和预测并对两者的拟舍和预测效果进行比较。结果GM（1,1）预测模型为X^（1）（k＋1）=-541．5277e^-0.0092k＋551．4778;GM（1,1,sinω）模型为Xω^（1）（k＋1）=-158．4104e^-0.0444k＋162．6622＋11．7276sin2kπ／21＋5．6982cos2kπ／21,GM（1,1,sinω）模型拟合精度较好（C=0．3912,P=0．9048）。GM（1,1）和GM（1,1,sinω）预测模型拟合的平均误差率（MER）分别为50．22％、20．34％;两者的预测MER分别为25．64％、13．10％,无论从拟合效果还是从预测效果来看GM（1,1,sinω）模型xing1,sinω）forecast的MER均低于GM（1,1）模型。结论GM（1,1,sinω）模型克服了传统灰色模型GM（1,1）的局限性,对于波动性较大且具有周期性的资料具有很好的实用价值。     

灰色模型预测全国慢性宫颈炎流行趋势

目的应用灰色模型GM（1,1）对全国慢性宫颈炎在妇科疾病中的年发病率进行预测。方法采用1999年至2009年慢性宫颈炎发病率数据建立GM（1,1）模型,并用平均相对误差、后验差比值（c值）和小误差概率（P值）来检验灰色数列模型的可靠性,预测2010年至2013年的发病率。结果通过以上数据得出GM（1,1）模型：Y（t）=903．56。0.0122（t-1）-893．22。经拟合检验,模型拟合精度好（C=0．41,P=0．90）。利用本模型对2010年至2013年全国慢性宫颈炎的发病率进行外推,估计2010年至2013年全国慢性宫颈炎的发病率分别为12．53％、12．68％、12．84％、13．00％。结论通过灰色模型预测慢性宫颈炎的发病率有缓慢增高的趋势,提示卫生管理部门应加强慢性宫颈炎的防治工作。     

湖北省宜昌市红十字中心血站血液采集数量GM（1,1）灰色模型预测分析

目的:预测湖北省宜昌市红十字中心血站2010年-2011年血液采集数量,为血站系统采供血科学管理提供相应的借鉴范例.方法:对湖北省宜昌市红十字中心血站2000年-2009年采集全血(ml)、机采血小板(人次)、制备血浆(ml)3类数据分别构建GM(1,1)模型,进而分别预测其在2010年和2011年的采集数量.结果:采集全血(ml)、机采血小板(人次)、制备血浆(ml)数量的平均发展速度分别为116.2%、124.8%、126.7%,平均增长速度分别为16.2%、24.8%、26.7%.GM(1,1)模型拟合效果好.结论:GM(1,1)预测模型可以作为血站各类型血液采集数量预测和制定计划的有效工具.     

GM（1，1）灰色模型在广西四种细菌性传染病流行趋势预测

目的验证灰色系统GM（1,1）模型应用于四种细菌性传染病发病率预测的效果。方法用GM（1,1）灰色模型对广西壮族自治区1995～2008年的伤寒副伤寒、流脑、细菌性痢疾和其它感染性腹泻等四种细菌性传染病进行拟合,并预测1996—2010年的发病情况,验证所建模型的精确度。结果四痛所建立的GM模型方程分别为Y（t＋1）=-201．881797e-0.053352t＋215．581797、Y（t＋1）=-0．931478e-0 294844t＋1．531478、Y（t＋1）=-761．597889e-0.066299t＋811．127889和Y（t＋1）=-528．234109e-0.056819t-494．354109,C值分别为0．7831、0．1568、0．5059和0．5465,P值分别为0,4615、1．0000、0．8462和0．7692,拟合精度分别为不合格、好、合格和勉强,实际值与预测值的符合程度以流脑为最高,次为细菌性痢疾和其它感染性腹泻。结论GM（1,1）模型适用于广西流脑、细菌性痢疾和感染性腹泻的预测,不适用于发病率波动性较大的伤寒副伤寒的预测。     

应用GM（1，1）模型预测辽阳市梅毒的流行趋势

目的探讨灰色预测模型GM（1,1）在时间序列资料中的应用,建立梅毒发病率的预测模型。方法利用2001年至2008年辽阳市梅毒发病率数据,确定GM（1,1）模型,并对今后2年辽阳市梅毒发病率进行预测。结果辽阳市梅毒发病率预测模型为x^^（1）（k＋1）=44．75e^0.158k-38．42,预测值分别为．2009年为23．14／10万,2010年为27．12／10万。结论预测结果表明辽阳市梅毒发病呈上升趋势,应大力加强健康教育,治疗管理等综合防治措施控制梅毒的发病。     

灰色模型在肺癌死亡率预测中的应用

目的：运用灰色模型（Ｇrey model,GM）预测自贡市肺癌死亡率,探索数据波动较大的情况下,适用的GM预测方法。方法：根据自贡市1985-2009年肺结核发病率数据分别建立常规GM[Conventional GM（1,1）],动态GM[Dynamic GM（1,1）]和新陈代谢GM[Metabolizing GM（1,1）],选择合适肺癌死亡率的预测模型并进行外推预测。结果：检验性预测中,常规GM（1,1）预测精度为2级,动态 GM（1,1）和新陈代谢 GM（1,1）预测精度为1级,预测值相对误差依次为 26.00%、5.07%和 4.06%。采用新陈代谢 GM（1,1）对自贡市肺癌死亡率进行外推预测,2011-2014 年自贡市肺癌死亡率分别为 81.31/10 万、95.88/10 万、113.06/10 万、133.32/10 万。结论：针对自贡市肺癌死亡率数据波动的情况,采用新陈代谢 GM（1,1）进行预测是比较适用的方法。     

应用灰色模型预测深圳市肺结核发病率

目的 预测深圳市肺结核的发病率,掌握疫情动态变化,为相关卫生行政部门对肺结核的防治提供科学依据.方法 收集深圳市2006-2011年肺结核发病率,建立灰色模型,预测未来2年的肺结核发病率.结果 将6年数据建立灰色预测模型,通过SPSS计算结果D=51 020.77,a=-0.055 63,u=24.88,模型合计误差=-0.024 54,预测深圳市2012年肺结核发病率为36.19/10万,2013年肺结核发病率为40.45/10万.动态修正灰色预测模型,计算结果D=6 403.98,a=-0.001 82,u=32.17,预测模型(x)(o)(t+1)=32.23e-000182+17 675(后验差比值C为0.42,小误差概率P为0.89,模型合计误差=-0.00051),预测深圳市2012年肺结核发病率为32.44/10万,2013年肺结核发病率为32.56/10万.结论 动态修正灰色预测模型结果与实际值比较接近,模型拟合误差较小,可以用于短期预测.     

3种模型在肺结核发病率预测中的比较研究

目的对GM（1,1）模型、霍尔特双参数指数平滑预测模型和ARIMA模型在肺结核发病率预测中的效果进行比较。方法利用1980-2007年北京市肺结核的发病率分别建立GM（1,1）灰色预测模型、霍尔特双参数指数平滑预测模型和ARIMA模型,对建立的模型进行拟合。比较3个模型的拟合效果,同时利用ARIMA模型对2008年北京市的肺结核发病率进行预测。结果针对北京市肺结核发病率建立的GM（1,1）模型、霍尔特双参数指数平滑预测模型和ARIMA模型的平均误差率（MER）分别为15.11%、9.51%、9.52%,决定系数R2分别为0.935、0.964、0.969。结论 ARIMA模型对于隐含波动周期并且不稳定的循环型时间序列拟合效果优于GM（1,1）模型,对解决时间序列类型的肺结核发病率等资料有很好的实用价值。     

1GM（1，1）季节指数模型在季节性发病情况预测研究中的应用

目的季节性发病具有季节波动性,适宜采用季节指数对原始序列进行修正后建立GM（1,1）预测模型。方法本文以某地区2004-2008年甲型肝炎发病率建立GM（1,1）模型、GM（1,1）季节指数修正模型。结果在有季节性变动的发病率预测中,GM（1,1）季节指数修正模型预测精度明显提高。结论GM（1,1）季节指数模型可以应用于季节性传染病的预测。     

灰色系统GM(1,1)模型在医学预测中的应用

介绍了灰色系统GM(1,1)模型的预测方法,并用该模型对学生近视率进行预测分析,拟合与外推预测的平均误差分别占实测值均数的1.43%和1.21%。本文还将灰色系统GM(1,1)模型与常见的直线回归模型和指数曲线模型进行了比较,结果表明GM(1,1)模型的预测效果较上述两种模型好。该模型所需样本量小,不需要典型的概率分布,计算简便,预测效果好,适用范围广,是一种新型预测模型。     

灰色预测模型在广州市白云区水痘防控工作中的应用

目的建立灰色预测模型GM(1,1)预测2014年广州市白云区水痘发病率,为制订白云区水痘防控策略提供依据。方法根据中国疾病预防控制信息系统中广州市白云区2006~2013年的水痘年发病率资料建立灰色预测模型,并对2014年白云区水痘发病率进行预测。结果2006~2013年白云区年均发病率为99.95/10万,发病主要集中在幼托儿童和学生,运用灰色模型预测2014年白云区水痘发病率为92.21/10万,检验预测精度为优秀。结论通过灰色模型预测2014年白云区水痘发病趋势仍保持在较高水平,加强对学生、托幼儿童等重点人群的水痘防控仍不能松懈。     

基于灰色理论的机械设备智能状态预测

提出了基于灰色理论并与神经网络有机结合的机械设备智能状态预测方法,着眼于机械设备“内在”规律的研究,根据机械设备自身历史数据建立动态微分方程,并预测自身的发展,具有数据量小,计算简单、预测准确的特点,该方法已在实际工程中应用,结果表明方法是行之有效的。     

基于GM（1,1）模型的恶性肿瘤死亡率的预测

目的：了解辽阳市辽阳县恶性肿瘤死亡情况,介绍GM(1,1)模型预测辽阳市辽阳县恶性肿瘤死亡率。方法收集辽阳市辽阳县2008-2015年恶性肿瘤死亡数据,并应用GM(1,1)模型对其进行动态预测。结果 GM(1,1)预测模型为x^(1)k+1=(x1(0)-μ/α)e-αk+μ/α=6315.220.023Ik-6177.06,预测精度优,预测2016年和2017年辽阳市辽阳县恶性肿瘤死亡率分别为173.50/10万和177.55/10万。结论 GM(1,1)模型能够用于恶性肿瘤死亡率预测。