上海市人口死亡率变化与城市发展水平的动态关系研究

【目的】分析上海市城市发展与人口死亡率之间的动态响应关系，预测人口死亡率变化趋势。【方法】利用1978—2017年上海市人口死亡率(TMR)、国内生产总值(GDP)及社会人口发展指数(SDI)等数据，构建向量自回归(VAR)模型，评估城市发展对人口死亡率的影响程度。【结果】VAR(2)模型拟合的R²=0.92。GDP对人口死亡水平改善的短期效应为负，长期效应为正；SDI无论短期还是长期均为负效应。到第10年，GDP和SDI对TMR变化的贡献率分别为10.61%和27.25%。模型预测显示，至2030年上海人口死亡率为9.17‰。【结论】长期的经济增长可以有效促进人口死亡率下降，但在大力发展经济的同时，不可忽视人口发展“高水平时代”下少子老龄化趋势对人口健康的不利影响。     

SARIMA模型和Holt-winters模型在我国丙肝月报告发病人数预测中的应用比较

目的 分析2013-2019年我国丙型病毒性肝炎（丙肝）发病趋势，探讨比较SARIMA模型和Holt-winters模型在我国丙肝发病序列预测中的应用。 方法 基于2013-2018年我国丙肝月发病数据拟合建立SARIMA模型和Holt-winters模型，采用2019年1月-12月发病数据验证两种模型预测效果。 结果 SARIMA模型最优模型为ARIMA(2,1,4)(2,1,2)12，预测平均误差百分比（MAPE）为4.447%，Holt-winters模型最优模型为相加模型，预测平均误差百分比（MAPE）为2.958%。 结论 Holt-winters相加模型预测精度相对较高，可用于我国丙肝发病人数的预测。     

ARIMA模型和GM（1,1）模型在全国艾滋病发病率预测中的比较研究

目的利用ARIMA模型和GM（1,1）模型对全国艾滋病发病率进行预测并进行效果比较。方法利用1999-2011年全国艾滋病发病率分别建立ARIMA模型和GM（1,1）模型,进行回代拟合,并预测2012和2013年艾滋病发病率。同时,比较2个模型的拟合和预测效果。结果利用ARIMA模型拟合艾滋病发病趋势效果较好,预测2012年和2013年艾滋病发病率分别为1.51/10万、1.49/10万,即未来2年艾滋病发病率将维持在一个较高水平。GM（1,1）模型显示拟合精度为二级,预测2012年和2013年全国艾滋病发病率为2.88/10万和3.70/10万,结果提示,艾滋病发病率呈明显上升趋势。结论 2种预测模型结果存在差异,均显示未来2年我国艾滋病发病率未有减缓之势,有关卫生部门应改进卫生策略与措施,争取控制进而遏止艾滋病流行趋势。     

卫生总费用的时间序列分析

利用1978-2007年卫生总费用占GDP比重的历史数据,采用自回归移动平均模型进行拟合,在模型检验适用的前提下对2010年的卫生总费用占GDP比重进行预测。结果发现,2010年我国卫生总费用占GDP比重为4.73%,仍低于世界卫生组织规定的最低标准（5%）。     

基于向量自回归模型的清远市手足口病发病预测分析

目的 运用向量自回归模型(vector autoregression model,VAR)分析清远市手足口病发病与气象因素的动态关系,为手足口病的防控提供科学依据。 方法 用2013年1月1日－2017年4月30日的气象数据和手足口病发病数据建立VAR模型,评价模型的稳定性及拟合效果,通过脉冲响应函数和方差分解分析对模型进行定量分析,进一步对手足口病发病情况进行预测并评价预测效果。 结果 模型总拟合优度为0.96,调整后拟合优度为0.95。手足口病发病数对日最低气温、日地表最低气温和日平均相对湿度等气象因素的冲击响应是正向的。模型对未来1周、2周、3周和4周的手足口病发病预测其平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别为17.75%、13.69%、10.74%和15.85%,希尔不等式系数(Theil inequality coefficient,TIC)分别为0.08、0.06、0.05和0.09。 结论 气象因素和手足口病发病的VAR模型可以较好地进行清远市手足口病发病的短期预测。     

基于多因素灰色模型的社区卫生人力需求量预测北大核心CSCD

目的对石河子市社区卫生服务机构卫生技术人员需求量进行预测,为合理配置社区人力资源提供依据。方法根据2004-2013年石河子市社区卫生服务机构的卫生技术人员人数及总人口、GDP、人均GDP等影响因素,采用GM(1,1)模型和多重线性回归模型结合的多因素灰色预测模型对2014-2016年的卫生技术人员需求量进行预测。结果石河子市社区卫生服务机构2014-2016年的卫生技术人员数量预测值分别为688人、730人、781人,年均增长速度为6.51%。选取总人口数、人均GDP、人均医疗保健支出费用三个变量建立多重线性回归方程(F=26.077,P=0.037,R2=0.975);并采用GM(1,1)模型对三个变量进行预测,其平均相对误差分别为0.48%、2.42%、1.27%,精度均达到二级以上。结论石河子市社区卫生服务机构卫生技术人员总数呈增长趋势;多因素灰色模型对社区卫生人力需要量预测具有较高精度。     

基于多因素灰色模型的社区卫生人力需求量预测

目的对石河子市社区卫生服务机构卫生技术人员需求量进行预测,为合理配置社区人力资源提供依据。方法根据2004-2013年石河子市社区卫生服务机构的卫生技术人员人数及总人口、GDP、人均GDP等影响因素,采用GM(1,1)模型和多重线性回归模型结合的多因素灰色预测模型对2014-2016年的卫生技术人员需求量进行预测。结果石河子市社区卫生服务机构2014-2016年的卫生技术人员数量预测值分别为688人、730人、781人,年均增长速度为6.51%。选取总人口数、人均GDP、人均医疗保健支出费用三个变量建立多重线性回归方程(F=26.077,P=0.037,R2=0.975);并采用GM(1,1)模型对三个变量进行预测,其平均相对误差分别为0.48%、2.42%、1.27%,精度均达到二级以上。结论石河子市社区卫生服务机构卫生技术人员总数呈增长趋势;多因素灰色模型对社区卫生人力需要量预测具有较高精度。     

肺癌患者住院费用及其变化趋势预测分析

目的 分析某市所有二级及以上医院2003 - 2016年肺癌患者住院费用并预测其未来变化趋势,为政府制定卫生政策提供依据。方法 基于ARIMA(p, d, q)模型和均值GM（1,1）灰色模型,预测2017 - 2020年该市肺癌患者住院费用的发展趋势。结果 2003 - 2016年,肺癌患者次均住院费用年均增速为8.55%,其中增速最慢的2年为2010年（- 0.11%）和2013年（0.88%）;住院费用中位数年均增速为6.81%,增速最慢的为2010年（- 1.95%）和2013年（3.80%）;均值GM（1,1）灰色模型拟合效果较好,预计2020年次均住院费用达到36 432.58元,年均增长9.05%;住院费用中位数预计达到16 767.08元,年均增长为4.90%。结论 肺癌患者住院费用增长迅速,但其增长速度受政策影响较大,故应进一步全面深化医药卫生体制改革,加强预防投入,减轻患者及社会的经济负担。     

组合模型对恶性肿瘤死亡率拟合度评价及预测方法的研究

目的 用6种单项预测方法对金昌队列13年恶性肿瘤死亡率进行拟合并预测。方法 采用动态数列、线性回归、指数平滑、自回归移动平均（ARIMA）模型、灰色模型、Joinpoint回归6种方法,利用金昌队列2001-2013年数据进行恶性肿瘤死亡率拟合及方法比较。采用组合模型进行模型优化,基于算术平均法、方差倒数法、均方误差倒数法、简单加权平均法计算组合模型权重系数。结果 对恶性肿瘤死亡率以Joinpoint线性回归拟合精度最高（87.64%）,线性回归法、动态数列、GM（1,1）模型、指数平滑法、ARIMA（1,0,0）拟合精度分别为87.32%、86.99%、86.25%、85.72%、81.98%。基于灰色模型与线性回归的组合模型预测精度（>99%）高于基于ARIMA（1,0,0）与灰色模型的组合模型,其中算术平均法和均方误差倒数法权重系数组合模型（灰色模型与线性回归）拟合效果最好。结论 组合模型预测恶性肿瘤死亡率优于单项预测法,预测精度>95%。     

江苏省昆山市人口统计学指标变化趋势及预测分析

目的 分析江苏省昆山市1981-2014年户籍人口变动情况以及时间序列特点.方法 历年年均人口数、出生率、死亡率、人口自然增长率及机械增长率资料来源于1981-2014年昆山市统计年鉴.使用统计描述、时间趋势与自回归模型结合的方法对出生率、死亡率进行时间序列建模,其模型的识别、估计以及预测用SAS软件实现.结果 江苏省昆山市1981-2014年男女合计平均观察人年数由1981年的527337人增加到2014年的761336人,上升趋势差异有统计学意义(APC=1.1%,95%CI:1.0%~1.2%).2000年以后粗出生率明显上升,粗死亡率在1981-2014年期间明显下降(APC=-0.3%,95%CI:-0.5%~-0.1%).时间趋势与自回归模型对出生率和死亡率进行预测,结果显示,未来年份人口出生率急剧上升,而死亡率则缓慢下降.结论 江苏省昆山市年均人口数在人口自然增长和机械增长双重作用下逐年上升,同时也呈现出粗死亡率下降和老龄化进程加速的趋势.     

中国肾癌死亡趋势预测及其预测模型比较

目的 建立并比较两种预测模型在中国肾癌死亡趋势中的应用,选取最佳模型对2020-2025年中国肾癌死亡率进行预测.方法 收集全球健康数据交换(Global Health Data Ex-change,GHDx)数据库1990-2019年中国人群全年龄组肾癌死亡率数据,使用R 4.0.2软件基于1990-2016年肾癌死...     

SARIMA-GRNN组合模型在伤寒与副伤寒逐月发病数预测中的应用

  目的  建立季节性差分自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)-广义回归神经网络(generalized regression neural network, GRNN)组合模型,为伤寒与副伤寒发病数的预测提供方法学上的新思路。  方法  利用2011年1月-2019年12月中国伤寒与副伤寒逐月发病数资料,分别构建SARIMA模型和SARIMA-GRNN组合模型,比较两种模型的拟合和预测效果。  结果  最优的SARIMA模型为SARIMA (2, 1, 1) (0, 1, 1)₁₂,SARIMA-GRNN组合模型的最优光滑因子(spread)为0.21。评价SARIMA-GRNN组合模型拟合效果的参数均方根误差(root mean squared error, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)为90.08、71.44和7.07%,分别小于SARIMA模型的99.44、79.15和7.86%;评价预测效果的RMSE、MAE和MAPE为100.86、75.94和9.57%,均小于SARIMA模型的125.44、97.33和10.89%。  结论  SARIMA-GRNN组合模型比传统SARIMA模型更能拟合中国伤寒与副伤寒逐月的发病数,而且预测精度更高,可应用于伤寒与副伤寒逐月发病数的预测。     

C5.0决策树法在出生缺陷预测中的应用

目的 介绍决策树法的原理及其在出生缺陷预测中的应用,为出生缺陷研究提供一种新的思路.方法 通过1:2匹配的病例对照研究探讨湖南省前10位出生缺陷发生的影响因素;对单因素logistic回归分析中有统计学意义的变量采用C5.0决策树算法和判别分析构建预测模型.统计分析软件采用Clementine 11.0和SPSS 15.0.结果 决策树分类结果与实际类别的符合率为83.7%,灵敏度为74.1%,特异度为88.6%;判别分类与实际类别的符合率为64.7%,灵敏度为54.0%;特异度为70.3%.C5.0决策树法比判别分析法具有更好的预测效果,其判断准确率高于判别分析.结论 C5.0决策树法构建的出生缺陷预测模型,可获得比传统的判别分析更好的预测效果.通过建立孕妇资料数据库,结合专业知识选取高质量的指标,应用决策树法能够对出生缺陷的发生起到较好的预测作用.     

GM(1,1)模型在我国梅毒发病率预测中的应用

目的 探讨GM(1,1)模型及其新陈代谢模型在我国梅毒发病率预测中的效果,为我国梅毒病情控制提供理论参考。 方法 收集2008－2017年全国梅毒年发病率数据,用R3.4.3软件建立GM(1,1)模型及其新陈代谢模型并预测,比较两类模型的拟合及预测效果。 结果 拟建立的两个GM(1,1)模型及两个新陈代谢模型分别为x⁽¹⁾(k+1)=511.37e^(0.048k)-491.88,x⁽¹⁾(k+1)=1 830.61e^(0.016k) -1 803.75,x⁽¹⁾(k+1)=753.35e^(0.036k)-730.28,x⁽¹⁾(k+1)=922.35e^(0.016k)-895.48。其拟合相对误差为4.38%、0.79%、2.55%、1.96%,预测相对误差为5.46%、5.51%、6.85%、1.48%,模型精度高。 结论 新陈代谢GM(1,1)模型的效果优于普通模型,用监测数据建立GM(1,1)模型优于用预测数据建立模型。     

ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型在AIDS发病预测中的应用

目的 探究适用于预测我国艾滋病月发病人数的模型,为艾滋病的预防提供参考。方法 收集2011年1月至2017年12月我国艾滋病月发病报告人数资料,建立自回归移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型及广义回归神经网络（generalized regression neural network,GRNN）模型与ARIMA模型的联合。用2018年1月至5月艾滋病月发病数评估该模型预测效果。结果 艾滋病月发病数呈明显季节性,拟建立ARIMA（1,1,1）（0,1,1）₁₂模型对我国艾滋病月发病报告数进行预测。建立ARIMA-GRNN模型的光滑因子为0.021。ARIMA-GRNN模型拟合及预测误差均低于ARIMA模型。结论 ARIMA（1,1,1）（0,1,1）₁₂和ARIMA-GRNN模型均能较好地拟合并预测我国艾滋病月发病人数,但联合模型的效果更优。     

三种模型应用于中国2011—2020年梅毒发病趋势分析的比较

  目的  比较差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)模型、非线性自回归神经网络(nonlinear autoregressive neural network, NAR)模型和长短期记忆神经网络(long-short term memory neural network, LSTM)模型应用于梅毒报告发病预测的效果, 优化疫情预测模型。  方法  以中国31个省、自治区、直辖市(未包含中国台湾、香港和澳门)2011-2019年梅毒月报告发病率为拟合集, 建立ARIMA模型、NAR模型和LSTM模型, 比较3种模型的拟合效果。以2020年梅毒月报告发病率为预测集, 比较3种模型的预测效果。  结果  ARIMA模型、NAR模型和LSTM模型拟合所得的平均绝对误差(mean absolute deviation, MAD)分别为0.013、0.011和0.002, 均方根误差(root mean squared error, RMSE)分别为0.015、0.018和0.003, 平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)分别为4.266%、3.810%和0.692%;预测所得的MAD分别为0.064、0.049和0.044, RMSE分别为0.069、0.068和0.060, MAPE分别为23.310%、17.629%和18.575%。  结论  LSTM模型拟合预测梅毒报告发病率的效果更好, 为梅毒疫情的防控提供数据支撑。     

ARIMA模型预测乌鲁木齐市吸毒人群艾滋病病毒感染状况

目的 预测乌鲁木齐市吸毒人群HIV感染情况,为防治工作提供科学的参考依据。 方法 利用乌鲁木齐市2009-2016年吸毒人群艾滋病感染率数据,应用ARIMA模型,预测乌鲁木齐市吸毒人群2017-2019年HIV感染率。 结果 预测吸毒人群艾滋病感染率的模型为ARIMA(2, 1, 0),拟合效果较好,利用模型外推预测乌鲁木齐市2017-2019年的吸毒人群HIV感染率分别为7.7%、6.4%、5.9%。 结论 运用ARIMA(2, 1, 0)模型模拟预测吸毒人群HIV感染率在时间序列上的变化趋势较为方便适用,乌鲁木齐市吸毒人群HIV流行呈下降趋势。     

BPNN神经网络模型和SARIMA模型在荆州市乙类传染病发病数中的预测效果比较

目的 评价BPNN神经网络模型和季节性差分自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)在乙类传染病发病数中的预测效果.方法 利用荆州市2005年1月—2017年12月的乙类传染病逐月发病数作为拟合数据,建立BPNN神经网络模型和S...     

动态灰色模型在甲型肝炎发病率预测中的应用

目的探索动态灰色模型CM（1，1）在甲型肝炎发病率定量宏观评估中的合理性与应用条件。方法首先，收集1990～2013年葫芦岛市24年甲型肝炎发病率资料，然后利用1990。2007年发病率建立动态灰色GM（1，1）模型选择最优阈值，最后对2008～2013年发病率进行外推预测。结果最优阈值为15，当利用动态灰色模型GM（1，1）时，甲型肝炎模型等级为2级。结论动态模型基本拟合了葫芦岛市甲型肝炎的发病变化，效果优于非动态模型。