应用灰色模型预测痢疾发病率

目的探讨灰色模型预测痢疾发病率的价值,为制定防治措施提供依据。方法应用灰色模型对1995～2002年痢疾发病率进行模型拟合和趋势预测,用决定系数R2检验拟合效果。结果痢疾发病率GM(1,1)灰色模型^Y(t)=869.13-791.55e-0.0725(t-1),决定系数R2是0.9942。预测今后两年痢疾发病率呈下降趋势。结论痢疾发病率GM(1,1)灰色模型拟合较为理想,结果满意。     

南通市通州区梅毒、淋病发病趋势预测

目的探究南通市通州区梅毒、淋病的发病趋势，为防治工作提供依据。方法 根据通州区2004-2010年梅毒、淋病的发病情况，利用灰色系统GM（1，1）建立预测模型进行预测。结果通州区2004-2010年梅毒年发病率呈上升趋势，淋病年发病率有下降趋势，趋势性x^2检验有统计学意义。梅毒、淋病趋势预测方程分别为：Y（t）=0．903957e^0.194487（t-1）-0．468266，y（t）=2．311341e^0.094 813（t-1）-2．038763。结论若无特殊情况，通州区今后2年梅毒发病率会将持续上升，淋病发病率可能会有小幅波动上升。     

GM（1，1）灰色模型在拟合我国婴儿死亡率中的应用

目的预测我国婴儿死亡率的变化趋势,为卫生部门制定相应的防制对策提供理论依据。方法利用GM（1,1）灰色模型对我国婴儿死亡率进行拟合和预测变化趋势。结果根据我国1999--2005年的婴儿死亡率建立的灰色预测模型为：Y（t）=-346．3109e^0.101（t-1）＋379．6109,模型的平均误差率为0．03％,该模型精度为优（C=0．2092,P=1．000）,预测效果好。结论GM（1,1）灰色模型为拟合和预测我国婴儿死亡率的理想模型,预测我国婴儿死亡率呈下降趋势。     

运用灰色数列模型对某院门诊量进行分析预测

目的 预测某院门诊量的变化趋势,为医院领导制定管理措施提供科学依据. 方法 利用GM（1,1）灰色模型对某院近10年门诊人次数进行拟合,并预测近3年的门诊量. 结果 根据某院1999-2008年的门诊人次数建立的灰色预测模型为：（t）=2 787.08e^0.023 28（t-1）-2 727.67 .模型的平均误差率为1.49%,该模型精度为优（C=0.206, P=1.000）,预测效果好. 结论 GM（1,1）灰色模型为拟合和预测医院门诊量的理想模型,预测出该院门诊量呈上升趋势.     

南阳市细菌性痢疾流行趋势灰色模型分析

目的 预测南阳市细菌性痢疾（菌痢）流行趋势,为卫生部门制定相应的防治策略提供理论依据.方法 根据南阳市2000-2009年菌痢发病率资料,应用GM(1.1)灰色模型对菌痢发病情况进行模型拟合和趋势预测.结果 菌痢发病预测模型为:(Y)=-325.19e-0.1028(t-1)+355.33经拟合检验,模型拟合精度优(C...     

中国出生缺陷预测模型及比较

目的运用GM、SPSS、SAS、EXCEL等软件建立我国出生缺陷发生率的灰色预测模型、回归模型、ARIMA模型,比较模型的优缺点并选择最优模型预测未来几年出生缺陷的变化,为母婴保健工作提供科学的依据。方法查找《中国卫生统计年鉴》2002-2011年出生缺陷发生率,用GM软件拟合GM(1,1)模型,用SPSS拟合回归模型,用SAS拟合ARIMA模型。结果灰色模型为y(t)=5 961.7e~(0.0218(t-1))-5 849.58,残差平方和为119.83;回归模型为Y=0.091X×3-2.103X×2+17.4X+97.928,残差平方和64.43;该序列为白噪声序列无法建立ARIMA模型。结论回归模型的精确度更高。对未来几年的出生缺陷进行预测,我国的出生缺陷发生率总体呈上升趋势,相关部门应积极采取干预措施降低发生率。     

围产儿出生缺陷发病率的灰色预测及SAS实现

本文采用灰色预测模型GM(1,1)建立SAS程序,对某省1995～2003年围产儿出生缺陷发病率进行模型拟合与预测分析. 资料和方法 1.资料数据来自某省妇幼保健所1995～2003年出生监测资料,见表1.     

GM（1，1）模型在梅毒发病预测中的应用

目的探讨南昌市2008--2011年梅毒的发病趋势,并进行短期预测,为科学制定梅毒防控措施,合理配置防控资源提供参考。方法根据2008--2011年梅毒报告发病率数据,拟合灰色系统GM（1,1）预测模型,进行回代预测、拟合精度评价和外推预测。结果建立的预测模型为：Yi=-417．6401e-0.0534（t-1）＋438．3801,模型的回代拟合精度指标后验差比值C为0．1076,小误差概率P为100％,拟合精度等级达最好级别。利用建立的模型预测2012--2014年梅毒的报告发病率分别达18．5022／10万、17．5402／10万、16．6281／10万。结论GM（1,1）模型拟合梅毒的发病率数据结果理想,可用于梅毒发病率的短期预测。     

荆门市丙型肝炎流行趋势灰色模型预测

目的验证灰色模型GM（1,1）对丙型肝炎（丙肝）发病趋势预测的效果。方法用灰色模型GM（1,1）对荆门市2001-2011年的丙肝发病数进行拟合,用后验差比值C和小概率P判定模型预测精度,进行2012、2013年丙肝发病外推预测。结果后验差比值C=0.18,小概率误差P=1.00,模型预测精度为优秀。模型预测荆门市2012、2013年丙肝发病数分别为305、386例。结论灰色模型GM（1,1）可用于丙肝发病趋势的预测。     

单段函数残差辨识在医院经济预测中的应用

本文从灰色系统的理论出发，在GM（1，1）灰色模型的基础上利用残差信息建立了单段函数残差辩识模型S。=695.622e^0.26041-598.6487。综合评价表明，该模型的预测精度比原模型更高，具有实际应用价值。     

GM（1，1）模型在天津市梅毒发病率预测中的应用

目的探讨GM（1，1）模型在天津市梅毒发病率预测中的应用。方法资料来自2001-2006年天津市传染病统计年鉴报表，采用GM（1，1）模型对该资料进行拟合，确定GM（1，1）预测模型，并对今后2a天津市梅毒发病率进行预测。结果天津市梅毒发病率预测模型为Y（t）=9．6247e^0.3443（t-1）-3．5747，连续2a预测值分别为：2007年为22．12／10万，2008年为31．21／10万。结论GM（1，1）模型可用于对天津市梅毒发病率的预测，天津市梅毒发病率呈上升态势，为防止疫情传播和扩散，相关部门应加强对该疾病的控制与管理。     

应用灰色模型GM（1，1）预测乙肝发病趋势

目的预测南宁市乙肝发病趋势,为制定针对性的预防控制措施提供依据。方法根据南宁市2004—2010年乙肝的发病率建立灰色预测GM（1,1）模型并进行外推5年预测。结果南宁市乙肝发病率（／10万）的灰色预测模型为：Y（r＋1）=534.34e～-472.29。拟合检验显示本模型拟合精度合格（C=0．494,P=0．857）,精度等级为2级,能够较好地预测乙肝发病趋势。预测结果显示,2011-2015年南宁市乙肝年发病率分别为114．68／10万,127．62／10万,142．04／10万,158．07／10万,175．93／10万。结论未来几年南宁市乙肝发病率仍然呈现上升趋势。     

应用灰色模型GM(1,1)预测上海市甲肝发病率

目的:预测上海地区甲肝的发病趋势.方法:利用上海市甲肝发病资料,应用SAS软件建立灰色模型GM(1,1)来预测本市甲肝的发病率.结果:上海地区甲肝发病率(/10万)的灰色预测模型为:(ˇx)(1)(k+1)=-122.54e-0.1583k+ 148.61,拟合检验显示本模型精度等级为2级,可以应用于预测上海市甲肝未来的发病率.结论:灰色模型拟合和预测的结果显示上海市甲肝发病率保持持续下降的趋势.     

2004-2009年浙江省嘉善县梅毒流行特征分析

目的分析嘉善县2004-2009年梅毒的发病趋势和流行特征。方法采用描述流行病学方法对2004-2009年梅毒发病进行分析;应用灰色预测模型方法,建立梅毒预测模型方程公式,并对模型进行拟合,预测发病趋势。结果嘉善县2004-2009年梅毒年均发病率为33.96/10万,梅毒发病率从2004年的19.70/10万上升至2009年的54.34/10万;以流动人口较多及经济较发达的镇发病率最高,发病主要集中在20-39岁年龄段,占总发病的57.42%,职业以农民、工人为主;获得灰色预测模型方程^Y（t）=46.79e-0.20（t-1）-41.01。结论嘉善县梅毒发病呈逐年上升趋势,发病形势严峻,亟需采取综合性防制措施,有效控制梅毒流行。     

灰色GM(1,1)预测模型在疾病预测中的应用

目的 预测糖尿病死亡率的变化趋势。方法 利用灰色系统GM(1，1)预测模型Y(t)=[x(1)-u／α]e^a(t-1) u/α分别预测1999—2004年糖尿病的死亡率趋势。结果 依据某市1991—1998年糖尿病死亡率资料。所建立的灰色预测模型为Y(t)=492．36e^0.0328(t-1)-477．03，拟合结果显示。模型的平均误差率为1．8％，精度为优(C=0．29，P=1)。结论 预测结果表明：近10年来糖尿病的死亡率呈持续上升趋势，建议有关部门加强糖尿病的防治工作。     

自回归移动平均模型在细菌性痢疾流行趋势预测中的应用

目的探讨时间序列分析中自回归移动平均模型在六安市细菌性痢疾发病预测的可行性和适用性,为早期做好防控工作提供科学依据。方法使用SPSS 17.0软件对六安市2003年1月～2012年12月的细菌性痢疾月发病率建立ARIMA模型,以2013年的1～7月实际发病率作为预测模型的考核样本,验证模型的预测效果。结果六安市细菌性痢疾月发病率模型为ARIMA（0,0,1）×（0,1,1）12,模型移动平均参数MA1=-0.473（t=-5.153,P〈0.05）,季节移动平均参数SMA1=0.937（t=2.494,P=0.014）;残差分析Ljung-BoxQ统计量经检验,差异无统计学意义（Ljung-BoxQ=10.208,P=0.856）,提示残差为白噪声。模型预测的平均相对误差为27.82%,但预测的动态趋势与实际值基本吻合,且实际值均在预测值的95%可信区间内。结论 ARIMA（0,0,1）×（0,1,1）12模型可为六安市细菌性痢疾的防控提供参考。     

灰色模型GM（1，1）预测云南省梅毒发病趋势

目的预测云南省未来几年梅毒发病趋势,为制定针对性的防治管理措施提供依据。方法根据云南省2001—2010年的梅毒发病率,应用灰色系统理论,建立梅毒发病率预测模型,进行预测研究。结果求得云南省梅毒发病率（1／10万）的灰色预测模型为：x（k＋1）=4．0042e-3．2813。拟合检验显示本模型拟合精度好（C=0．105〈0．35,P=1）,能够较好地预测梅毒发病率的趋势。结论预测表明2011—2014年云南省梅毒发病率将以年均23．23％的幅度继续上升,应继续加强健康教育、治疗管理等综合性防治措施控制梅毒的发病。