GM(1,1)残差修正模型在中国淋病发病率预测中的应用

目的 探讨GM(1,1)残差修正模型在淋病发病率预测中的适用性,并分析我国淋病发病率趋势,提出防控建议。方法 基于2012—2019年国家卫生部门公开数据,采用描述性统计学的方法对发展趋势进行分析,利用Python软件建立我国淋病发病率预测的GM(1,1)模型及其残差修正模型。结果 2012—2019年,我国淋病发病率呈倒“v”型波动变化,发病率顺位移至我国传染病的第4顺位;研究直接构建的GM(1,1)模型精度评价为不合格,经4次修正得到模型精度评价为优秀的预测模型,参数C=0.290 3,P=1.000 0,最终模型预测结果显示,2020—2024年我国淋病发病率预测区间分别为(9.199 3/100 000～9.870 5/100 000)、(9.706 3/100 000～10.414 5/100 000)、(10.288 4/100 000～11.039 1/100 000)、(10.950 1/100 000～11.749 1/100 000)和(11.697 2/100 000～12.550 7/100 000)。结论 GM(1,1)残差修正模型能够很好弥补GM(1,1)模...     

灰色系统GM(1,1)模型在常州市乙型肝炎发病趋势预测中的应用

目的:建立乙型肝炎(乙肝)灰色预测模型GM(1,1),应用于常州市乙肝发病趋势的预测。方法:根据中国疾病预防控制信息系统中2004～2011年常州市乙肝发病率报告资料,建立乙肝发病率灰色预测模型GM(1,1),并对2012～2014年常州市乙肝发病率进行预测。结果:建立的预测模型x∧(1)(k+1)=-228.213 9 e-0.237 73k+304.554 0,经拟合检验,后验差比值C为0.069,小概率误差P为1,拟合精度为优秀。利用建立的模型预测常州市2012～2014年乙肝发病率分别为9.143 5/10万、7.208 9/10万和5.683 6/10万。结论:GM(1,1)模型较好地拟合了常州市乙肝发病的趋势,预测结果具有参考价值。     

应用GM(1,1)灰色模型预测甘井子区恶性肿瘤患者的死亡率

目的:探讨GM(1,1)灰色模型在恶性肿瘤患者死亡率预测中的应用。方法:对甘井子区2002-2013年恶性肿瘤死亡资料进行流行病学描述,用x2检验进行率的比较;并建立恶性肿瘤GM(1,1)灰色预测模型,评价模型预测效能,预测本区2014-2018年恶性肿瘤患者的死亡率。结果:甘井子区2002-2013年恶性肿瘤患者的死亡率呈现逐年上升趋势;恶性肿瘤患者的死亡率建立GM(1,1)灰色预测模型的验差比值和小误差概率分别为0.3447、1,模型判为优秀,可以用于外推预测。2014-2015年恶性肿瘤患者的死亡率预测值分别为230.14/10万、237.13/10万、244.33/10万、251.74/10万、259.38/10万。结论:GM(1,1)灰色模型可用于恶性肿瘤患者死亡率的预测。     

灰色GM(1,1)模型在大型三甲医院主要医疗业务指标预测中的应用

目的 应用灰色GM(1,1)模型预测某院门急诊人次、出院人次、手术台次等主要医疗业务指标,为某院十四五规划提供参考.方法 收集医院2010年1月1日-2019年12月31日门急诊人次、出院人次、手术台次等主要医疗业务指标,采用MATLAB 2012a软件进行拟合预测.结果 近10年间某院门急诊人次、出院人次、手术台次,...     

GM(1,1)残差修正模型在布鲁氏菌病发病率预测中的应用

目的布鲁氏菌病已成为影响我国公共卫生问题的主要疾病之一,疾病流行受到众多因素影响,需要一种研究方法更科学地预测疾病流行趋势。方法获得卫生部门2011-2017年布鲁氏菌病发病率监测数据,采用GM(1,1)模型建立我国布鲁氏菌病数学模型,并利用残差尾段对模型进行修正。结果经过4次残差尾段对原始模型进行修正,建立了模型精度为优秀的布鲁氏菌病发病率模型,第四次残差数学模型为Y(t)=-2.384 728e⁽-2.262 603(t-1))+2.728 294,P=1.0 000,C=0.2 813。结论本次研究的建立模型能够很好预测布鲁氏菌病在我国的流行趋势,未来4年我国布鲁氏菌病发病率将会持续上升,需要引起卫生部门的高度重视。     

应用灰色预测模型GM(1,1)对结核病发病率进行预测

目的:探讨灰色预测模型GM(1,1)在时间序列资料中的应用;建立结核病登记发病率的预测模型.方法:利用重庆市结核病防治所于1993～2003年登记的结核病发病率资料建立灰色预测模型即残差GM(1,1)模型,并对2004年结核病登记发病率进行预测.结果:残差GM(1,1)模型为:(X)(1)(k 1)=89.5776e0.0392k-85.0913 8(k-1)1.6435e-0.306.8k,1993～2003年预测值的相对误差均小于0.05,关联度＞0.6,小误差概率P＞0.8;2004年结核病登记发病率预测为5.2942/10万,相对误差为0.0461,修正后的相对误差为0.0121.结论:残差GM(1,1)模型拟合效果结果较为理想,是一种短期内预测精度较高的预测模型.     

江苏省艾滋病、淋病和梅毒发病率GM(1,1)灰色模型预测研究

目的:探析GM(1,1)灰色模型预测江苏省艾滋病、淋病和梅毒发病率的适用性,并评价预测效果.方法:运用GM(1,1)建模方法分别对2003-2009年间江苏省艾滋病、淋病和梅毒的发病率进行模型拟合,对拟合精度进行评判和相应修正,并运用论证后的GM(1,1)模型进行梅毒发病率预测.结果:江苏省艾滋病和淋病发病率不适合用GM(1,1)模型进行预测,梅毒发病率的GM(1,1)模型拟合精度和预测效果较好,可进行短期预测,且预测提示江苏省梅毒发病率在今后几年仍将呈上升趋势.结论:增加原始数据的平滑度、减弱极端值的影响以及正确选择建模择数据段是提高GM(1,1)模型预测艾滋病、性传播疾病发病率适用性的重要途径.     

GM(1,1)模型在预测流脑流行趋势中的应用

目的 建立远安县流脑流行趋势模型，对流脑流行进行预测预报，掌握流行动态，为该病的综合防治提供科学依据；方法 应用灰色系统理论分别对远安县1982－1999、1984－1999、1986－1999年三组流脑疫情资料进行分析，分别建立GM（1，1）预测模型，并选择最优GM（1，1）模型进行流脑发病预测；结果 流脑流行趋势GM（1，1）模型以1986－1999年组为优，其模型为Y＝－4.8474e^-0.4696t 8.6506，精度检验结果显示：C＝0.04,P=1.00，平均误差率为4.06%，模型判为优，可用于流脑流行趋势预测；应用该模型预测我县2000－、2002－、2004－、2006－年流脑发病率将分别降至0.1085/10万、0.0679/10万、0.0424/10万、0.0265/10万；结论 我县长期采取以预防接种为主的综合防治措施取得了良好效果，在今后几年里流脑发病率将持续下降，但我们绝不能放松对流脑的预防控制工作，否则有可能在未来几年大幅度上升；建模资料的选择与GM（1，1）模型预测精度和效果密切相关。     

运用GM（1,1）模型和曲线回归模型预测辽阳市丙肝发病趋势

目的：预测辽阳市丙肝的发病趋势,为制定防控措施提供科学依据。方法利用辽阳市丙肝发病资料,建立GM(1,1)模型和曲线回归模型预测辽阳市丙肝发病趋势。结果辽阳市丙肝发病数的GM (1,1)预测模型为=（123+259.0685/0.1304)e0.1304t-259.0685/0.1304。预测值与实测值偏离较大;曲线回归模型为y=146.134+10.101x+19.234x2-1.466x3,该预测模型的拟合效果较好。结论曲线回归模型可较好地预测辽阳市丙肝发病趋势。     

GM(1,1)灰色模型在疟疾疫情预测中的应用

目的探讨灰色模型在海南省疟疾流行预测及防治效果评价中的应用价值。方法建立GM（1，1）模型。根据1999年-2004年海南省疟疾发病率建立疟疾发病率预测模型，并对2005年海南省疟疾发病情况进行预测，从而对海南省2005年疟疾防治效果进行评价。结果海南省疟疾发病率预测数学模型分别为Y（t）=135．8807e^0.2237（t-1）-64．6007，经拟合检验，模型拟合度好（C=0．2949，P=1．000）。利用本模型对2005年海南省疟疾发病率进行外推，估计2005年海南省疟疾发病率为130．43／10万，实际发病率为52．46／10万，发病率比预计的减少了77．97／10万，降幅达59．78％。结论建立的疟疾发病率预测数学模型拟合度好，2005年疟疾发病率的模型预测值与观察值差异显示海南省2005疟疾防治取得了明显效果。     

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。     

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。     

灰色模型GM（1,1）在海南省梅毒发病率预测中的应用

目的：探讨灰色模型预测海南省梅毒发病率的适用性,并对未来5年梅毒发病趋势进行预测,为科学制定梅毒防控措施、合理配置防控资源提供依据。方法运用GM(1,1)建模方法对2009-2013年海南省梅毒的发病率进行模型拟合,对拟合精度进行评判,并运用模型进行梅毒发病率预测。结果海南省梅毒发病率的GM(1,1)模型,拟合精度和预测效果好(C=0.2907<0.35,P=1),模型预计今后5年海南省梅毒发病率结果分别为45.98/10万,52.60/10万,60.19/10万,68.85/10万,78.78/10万。结论预测结果表明,GM(1,1)模型能够很好地预测梅毒发病率的趋势。未来5年海南省梅毒发病率呈逐年上升的趋势。     

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。     

基于GM（1,1）模型的住院人次预测

目的应用GM（1,1）模型预测住院人次。方法建立GM（1,1）模型对某三级医院2010年住院人次进行定量预测。结果 GM（1,1）模型预测住院人数效果非常理想,残差ε-=3.4548%、后验差比c=0.1130、P=1、r=0.9785,模型测定为Ⅰ级,外推可信。预测医院2010年住院人次为6.7342万人次。结论运用GM（1,1）模型可为医院合理配置医疗资源提供科学依据。     

GM(1,1)模型在子宫颈癌死亡率预测中的应用

目的:预测湖北省荆州市子宫颈癌疾病死亡率趋势,为制定针对性的防治管理措施提供依据。方法:依据荆州市2002～2009年子宫颈癌的死亡率,应用灰色系统理论,建立子宫颈癌死亡率预测模型,进行预测研究。结果:求得荆州市子宫颈癌死亡率的预测模型为X(k+1)=-113.7842e-0.0 2 7 4 7R+117.0342,拟合检验显示本模型拟合精度为好,能够较好的预测子宫颈癌的死亡率。结论:荆州市子宫颈癌死亡率将继续呈下降趋势。     

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.