灰色数列预测模型在煤工尘肺预测中的应用

本文利用灰色数列预测模型对煤工尘肺年度患病人数进行了预测,同时与指数曲线模型和二次抛物线模型的预测效果进行了比较。结果表明:灰色数列预测模型外推性预测效果优于另外二种模型。     

应用GM(1,1)模型预测某地尘肺病人发展动态

本文应用灰色数列外推法,对某地1986—1990年每年年终累积尘肺病人数,建立GM(1.1)横型Y(K)=197560.8707e~(0.0073732(K-1))—196066.8707,该模型经精度检验其外推性好(C<0.35、P>0.95)。为此,用该横型推算,苦在同等条件下操作的某地接尘工人,今后10年尘肺发病,每年将以0.8％左右速度递增,到2000年尘肺病人总数为1697例为“八五”治理尘肺提出了决策依据。     

灰色数列预测模型在伤寒疫情预测中的应用

本文根据《贵州省十年疫情资料汇编》提供的伤寒疫情数据,试用GM(1,1)灰色模型进行预测,并与在疫情预测中常用的趋势直线预测法比较,发现前者的预测效果优于后者。现将方法与结果报道如下:GM(1,1)灰色模型的计算步骤一、建立GM(1,1)模型: (一)一次累加生成数据:设原始数据为X(1),X(2),………,X(N),即为 X=[X(1),X(2),………,X(N)] 对X作一次累加生成数据得 y(K)=sum from t=1 to K X(t)K=1, 2,………N (1) (二)均值生成数据:对Y(t)按(2)式作均值生成 Z(t)=1/2[y(t)+y(t-1)] t=2,………, N (2) (三)建立GM(1,1)模型的方程式为     

灰色数列模型预测传染病发病率的实际应用

灰色数列预测模型是根据过去和现实的信息建模,推测将来的情况,提出事物发展变化的规律。它不受一般统计模型对原始数据种种要求的约束,具有实用性强、预测性能好的优点。本文将灰色模型试用于疾病预测,以探求一种较为适用的传染病定量预测方法。     

灰色数列GM(1,1)模型在卫生技术人员配置预测中的应用

灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法.本文应用GM(1,1)对某市三级医院的卫生技术人员的配置建立预测模型,并作外推预测,经后验差检验,效果较好,可以为卫生行政部门的人员配置提供参考依据.     

灰色数列模型在医院工作中的应用分析

介绍了灰色系统理论在医院工作中的运用方法 ,并根据统计数据建立了 GM( 1,1)实例模型 ,对模型应用的结果进行了比较分析 ,得到了一些有益的结论     

用Matlab实现灰色数列模型GM(1,1)的预测

在 Matlab平台上实现了灰色数列模型 GM( 1,1)函数的编制 ,并通过此函数对广东医学院附属二院门诊进行了预测 ,为灰色数列模型 GM( 1,1)的应用提供了一种运算简便的方法     

应用灰色数列预测模型预测去卵巢大鼠体重的变化

目的:探讨去卵巢大鼠的体重变化规律。方法:运用灰色GM(1,1)模型,对去卵巢大鼠的体重变化进行分析和预测。结果:灰色GM(1,1)模型对各组大鼠体重变化的预测精度高,结果可靠。结论:去卵巢大鼠的体重变化可用灰色GM(1,1)模型进行预测。     

基于灰色新息模型的南宁市梅毒发病中长期预测研究

目的:探讨应用灰色系统新息模型持续预测梅毒发病率的可行性。方法:应用灰色新息模型对广西南宁市2005～2009年、2005～2010年梅毒年发病率数据进行建模拟合,并进行外推预测研究。结果:建立的广西南宁市2005～2009年及2005～2010年梅毒年发病率GM(1,1)新息预测模型,拟合精度高(C≈0.3652,P=1;C≈0.2812,P=1),可用于外推预测。结论:灰色系统一阶新息GM(1,1)模型可以很好地模拟和预测梅毒发病率在时间序列上的变化趋势,将其应用于梅毒发病持续预测是可行的。     

用EXCEL实现灰色数列模型GM(1,1)的预测

在编制好的 GM( 1,1)电子表格中输入已知时刻的实际数 ,就可以得到所需的目标时刻的预测值 ,并且可以得到对此模型预测的精确度检验结果。为灰色数列模型 GM( 1,1)的预测提供一种操作简便、精确度高的行之有效的方法 ,充分发挥了 EXCEL电子表格的动态功能 ,具有简单易行的特点 ,有较大的推广应用价值。     

灰色模型在药品生产量预测中的应用

灰色模型已广泛应用于各个领域，通过对我院五味子糖浆的生产量的预测，介绍了ＧＭ１．１模型对资料的预测分析，其结果较为满意。方法简便，易于掌握，可作为药品生产量预测的有用工具之一。     

灰色系统GM(1,1)模型在隐性梅毒发病预测中的应用

目的:探讨应用灰色系统一阶一个变量的微分方程型模型(GM(1,1)模型)预测隐性梅毒发病率的可行性。方法:应用灰色GM(1,1)模型对广西南宁市2004～2010年隐性梅毒年发病率数据进行建模拟合,并进行外推预测。结果:建立的广西南宁市隐性梅毒年发病率GM(1,1)预测模型,拟合精度高(C≈0.311,P=1),可用于外推预测。结论:灰色系统一阶模型可以很好地模拟和预测隐性梅毒发病率在时间序列上的变化趋势,将其应用于隐性梅毒发病预测是可行的。     

ARIMA模型在流感发病预测中的应用

目的：探讨时间序列模型在流感病例发病预测方面的可行性。方法通过国家疾病报告管理系统收集本市医疗机构2004-2012年的流感月发病数资料,用Eviews软件对流感月发病数据建模,用单位根检验法对模型的适应性进行检验,并回代的方法验证其有效。结果流感月发病数时间序列的自相关分析图显示数据不平稳,所以进行一阶差分,并建模,最终模型为ARIMA（0,2,0）（0,2,0）7,所建模型差异有统计学意义。结论 ARIMA（0,2,0）模型可用于流感发病的预测。     

灰色系统GM(1,1)模型预测流行性出血热发病趋势

目的:预测佳木斯市2006～2007年流行性出血热(EHF)流行趋势,为该市EHF防治工作提供科学的参考依据.方法:根据佳木斯市1996～2005年EHF发病率资料,运用灰色系统GM(1,1)模型,预测该市2006～2007年EHF的流行趋势.结果显示,佳木斯市此间EHF的发病率呈缓慢增加趋势.     

应用灰色系统模型预测麻疹的流行时间

目的:建立灰色系统模型分析麻疹的流行时间特征并进行麻疹流行趋势的预测。方法:根据浙江省某市1990~2006年麻疹的发病率资料建立灰色系统模型,对2007~2009年的实际资料进行了验证,并对2009年以后的资料进行了外推预测。结果:浙江省某市1990~2006年麻疹流行时间预测数学模型为:^T((1k))=102.7205e0.1109(k-1)-98.7205,经拟合检验,模型拟合度合格(C=0.42,p≈0.80)。利用该模型对2007~2009年该市的麻疹发病时间进行验证,2008年为麻疹流行年,其余年份为麻疹的低发年,与资料相符,并对2009年以后资料进行外推预测,预测麻疹的下次流行在2011年。结论:灰色系统模型对麻疹的流行时间预测效果具有较好的价值,可为麻疹的防控工作以及采取相应的预防措施提供参考根据。     

指数平滑模型在麻疹发病预测中的应用

目的：探讨指数平滑模型在麻疹发病预测方面中应用。方法通过国家疾病报告管理系统收集医疗机构2004~2012年麻疹月发病数资料。用Eviews6.0软件建立流感和麻疹月发病数的指数平滑预测模型。结果通过模型诊断器建议采用指数平滑模型预测效果较好,其R2=0.856,其实际值与预测值相吻合程度高,说明采用指数平滑模型能很好的预测麻疹。结论指数平滑模型法适用于各种疾病时间序列分析,但对不同疾病的预测效果存在差异,当疾病发病数据趋于平稳时预测效果较好。     

SARIMA模型在广东省痢疾发病预测中的应用

目的:探讨SARIMA模型分析预测广东省痢疾发病数的可行性和适用性,为监控及早期防控提供依据。方法:对2009年1月~2014年6月广东省痢疾月发病例数数据资料建立SARIMA模型,并以2014年7月~2014年12月发病例数验证模型。结果:通过对参数估计和模型的拟合优度检验以及白噪声检验,建立模型SARIMA(1,1,0)(0,1,1)12,其预测值与实际值变动趋势相同,平均相对误差为6.78%。结论:SARIMA(1,1,0)(0,1,1)12模型可用于模拟广东省痢疾发病的变化趋势并进行短期预测。     

线性回归结合灰色模型在门诊量预测中的应用

应用线性回归技术和 GM( 1,1)灰色模型对某院 1990～ 1999年门诊量进行了分析预测。结果表明 ,两种方法的加权组合预测误差较小 ,能为医院科学决策提供依据 ,是一种较好的预测方法。     

应用灰色模型对门急诊接诊人数进行分析预测

为探讨门急诊接诊人数的变化情况及其发展趋势 ,采用灰色系统 GM(1,1)模型 Yt=(x1 -u/ a) e- a(t- 1 ) + u/ a对门急诊接诊人数进行了分析研究及预测。     

灰色模型在顶效开发区废水排放量预测中的应用

就灰色系统理论GM(1,1)模型在兴义市顶效开发区的废水排放量的预测中的应用进行探讨.预测模型经检验后,说明精度及拟合性均是好的,运用灰色理论对环境污染进行预测是适用的、可行的,但仍需进一步认识和研究.