肺结核发病率预测中灰色模型的应用

[目的]运用灰色模型预测某市肺结核发病率。探索数据波动较大的情况下,适用的灰色模型预测方法。[方法]根据某市1997~2008年肺结核发病率数据分别建立动态GM(1,1),新陈代谢GM(1,1)和常规GM(1,1)。比较3种模型预测精度和准确性,选择合适肺结核发病率的预测模型并进行外推预测。[结果]检验性预测中,3种模型预测精度均为一级,预测值相对误差依次为-13.56%、-12.27%和-31.18%。将动态GM(1,1)和新陈代谢GM(1,1)作为该市肺结核发病率预测模型,两种预测模型的预测精度分别为二级和四级。采用动态GM(1,1)对该市肺结核发病率进行外推预测,2009年、2010年该市肺结核发病率分别为90.22/10万、89.66/10万。[结论]针对该市肺结核发病率数据波动较大的情况,采用动态GM(1,1)进行预测是比较适用的方法。     

GM（1，1）模型在我国肺结核发病率预测中的应用

目的探索肺结核的发病规律，合理预测肺结核的发病率，为卫生部门制定相应的防治策略提供理论依据。方法根据国家卫生部（（2007年统计年鉴》中1998--2006年肺结核的发病率资料，采用GM（1，1）模型预测2007～2009年的肺结核发病率。结果建立的GM（1，1）模型精度指标后验差比值C为0．3112，小误差概率P=1，该模型为一级模型，拟合效果较理想。结论预测2007年、2008年、2009年的发病率分别为114．1854／10万、131．4256／10万、151．1748／10万，发病率很高，提示卫生管理部门应加强肺结核的防治工作。     

应用灰色模型预测伤寒发病率

应用灰色系统中单序列一阶段性微分模型ＣＭ（１·１）对伤寒发病率进行预测分析,误差值很小,拟合良好。与传统的预测方法比较,具有计算简单、精确度高、所需样本资料不需要典型概率等优点。     

应用灰色系统GM(1,1)模型预测温州市肺结核发病率

目的:预测温州市肺结核发病趋势,为卫生管理部门防控肺结核提供理论依据。方法:根据2005-2012年肺结核发病率,应用灰色系统GM(1,1)建立发病率预测模型,使用2013年数据检验近期预测效果。结果:2014-2016年温州市肺结核发病率分别为47.13/10万,44.21/10万和41.47/10万。结论:2014-2015年温州市肺结核发病率将以平均2.83%的幅度继续下降。应保持投入,控制肺结核。     

灰色模型在四川省肺结核疫情预测中的应用

目的评价用灰色模型预测四川省网络直报系统报告发病率和结核病专报系统患者登记率的科学性,为四川省结核病疫情预测提供依据。方法根据2006—2014年四川省网络直报系统的报告发病率和结核病专报系统的患者登记率,建立各自的灰色模型,并对2015年和2016年四川省肺结核的监测疫情进行预测。结果建立的网络直报系统报告发病率的灰色模型后验差比值C为0.204,小误差概率P为1,属"好"一级;结核病专报系统患者登记率的灰色模型后验差比值C为0.130,小误差概率P为1,也属"好"一级。结论灰色模型能较好的拟合四川省两个肺结核监测系统监测的流行趋势,预测结果具有一定的参考价值,能为相关部门及时了解和预测结核疫情提供科学依据。     

应用灰色模型预测病毒性肝炎发病率

本文试用ＧＭ（１,１）模型对兖州市１９９０～１９９５年病毒性肝炎进行建模拟合,并对１９９６年发病率进行预测。灰色预测模型建立本文依据文献〔１〕提供的方法建立预测模型。一、数据处理设原始数据序列为ｘ（０）（ｋ）＝｛ｘ（０）（１）,ｘ（０）（２）,…,ｘ...     

应用灰色系统模型预测某市淋病发病率

为探讨我市淋病流行规律 ,本文试用灰色系统ＧＭ (1,1)模型对我市淋病发病率进行了分析 ,效果满意 ,现报告如下 :资料来源我市自 1991年开始有比较完整可靠的淋病疫情资料 ,本文资料来源于 1991～ 1999年淋病疫情年报 ,历年报告发病数来自疫情年报表 ,计算报告发病率所用人口资料来源于市统计局。每年按《全国法定传染病漏报调查方案》作疫情漏报调查后 ,计算出淋病漏报率。根据公式 :某年校正发病率 (1/ 10万 ) =报告发病率 (1/ 10万 )1-漏报率 (% ) 得历年校正发病率 ,所得校正发病率能够比较准确地反映我市淋病发病水平 ,本文用1991～ 19…     

灰色模型GM(1,1)在肺结核发病率预测中的应用及预防控制策略

[目的]预测宜昌市肺结核发病趋向,为制定针对性的防治管理措施提供依据.[方法]根据宜昌市1997-2006年的肺结核发病率,应用灰色系统理论,建立肺结核发病率预测模型,进行中长期预测研究.[结果]预测结果显示,2007～2010年宜昌市的肺结核发病率纷别为160.782/10万,180.535/10万,202.715/10万和227.621/10万.[结论]预测表明2007-2010年宜昌市肺结核年发病率将以12.3%的增幅继续上升,应大力加强健康教育、治疗管理等综合性防治措施控制肺结核的发病.     

应用灰色模型预测溧阳市2011年麻疹发病率

目的:建立灰色系统模型预测溧阳市2011年麻疹发病率,为麻疹防治及评价工作提供依据.方法:根据溧阳市疾病预防控制中心1990年～2010年的麻疹年发病率资料建立灰色模型,并对2011年麻疹发病率进行预测.结果:应用GM(1,1)模型建立麻疹发病率预测模型,并进行残差修正.根据修正模型预测溧阳市2011年麻疹发病率为4....     

灰色马尔科夫模型在新疆肺结核预测中的应用

目的 研究灰色马尔科夫模型对肺结核发病率预测的应用.方法 对新疆1998～2008年肺结核发病率资料建立GM(1,1)模型,再利用马尔科夫链进行修正,对肺结核发病率进行预测.结果 灰色马尔科夫模型不仅给出了预测区间及预测中值,还给出了预测值出现的概率,提高了预测准确度,使得预测结果更为可靠.结论 灰色马尔科夫模型不仅预测结果更可靠,而且能够对肺结核发病率的发展趋势进行宏观把握,有利于卫生管理部门的决策工作.     

ARIMA模型及其在肺结核预测中的应用

[目的]探讨应用时间序列ARIMA模型进行肺结核发病率预测的可行性,为结核病防治提供科学依据.[方法]对重庆市1997～2005年肺结核发病率建立ARIMA模型,并对预测效果进行评价.[结果]ARIMA (1,0,0)×(0,1,1)12模型很好地拟合了既往时间段上的发病率序列,对2005年各月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势.[结论]ARIMA模型能很好地模拟肺结核发病率的变动趋势,预测效果可信,能为肺结核的防治工作提供科学依据.     

4种模型对我国某地区肺结核发病率的预测

[目的]对我国某地区的肺结核年发病率进行预测。[方法]采用2000～2005年的年发病率建立GM(1,1)模型。采用2000～2005年月发病率建立ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s模型,并结合同期气象因素,建立多元线性回归模型和BP人工神经网络模型。以2006年的实际年发病率验证4种模型的预测效果,评价指标为相对误差。选取相对误差最小的预测模型为最佳预测模型。[结果]GM(1,1)模型、ARIMA模型、多元线性模型、BP人工神经网络模型对2006年肺结核年发病率的预测值分别为126.18/10万、126.84/10万、98.95/10万和111.19/10万。以上4个模型的相对误差依次为19.84%、20.49%、5.39%和4.86%。BP人工神经网络模型为最佳预测模型。[结论]对于肺结核发病率的预测,应同时拟合几种模型,并选择其中拟合效果最好的一种模型。     

弹性BP神经网络在结核病发病率预报中的应用

[目的]探讨弹性BP神经网络在时间序列资料分析中的应用,建立结核病发病率的预测模型。[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时间序列资料,以双曲正切S型函数为传输函数、隐层节点为6的三层BP神经网络,建立了2种结核病发病率的非线性时间序列预测模型。[结果]建立的ANN2预测模型简单易行,预测值平均相对误差为0.06999,预测精度高。[结论]BP人工神经网络可以用于结核病发病率或死亡率的预测。     

时间序列分析在结核病发病预测应用中的初步探讨

[目的]初步探讨季节差分ARIMA模型在结核发病率预测中的应用,为结核病防治提供参考依据。[方法]对四川省2004年1月～2007年6月的逐月肺结核发病率进行ARIMA建模拟合,采用2007年剩余各月的实际月发病率验证模型的预测效果。[结果]ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型较好地拟合了既往时间段上的发病率序列,其对2007年7～12月发病率的预测值基本符合实际发病率的变动趋势。[结论]季节差分ARIMA模型能较好地模拟短期内肺结核发病率在时间序列上的变动趋势,若用于长期预测,应根据长期监测数据不断调整模型参数。     

基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型在传染病流行趋势预测中的应用

[目的]建立预测传染病流行趋势的灰色系统GM(1.1)模型。[方法]用基于信息再利用的方法,建立灰色系统GM(1.1)模型。[结果]用基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法,建立了预测传染病流行趋势的GM(1.1)模型。[结论]预测传染病流行趋势的GM(1.1)模型较好地预测了儿童手足口病的流行趋势。     

灰色系统GM（1,1）模型在预测肝癌死亡率中的应用

本文应用ＧＭ（１，１）灰色模型对福建省同安县１９８７～１９９０年肝癌死亡率时间序列进行分析并对９１年肝癌死亡率作近期预测。同安县肝癌死亡率９１年预测值为３８．７８／１０万与实测值绝对误差为０．３６，最大残差为０．３６９，相对误差为０．９７％，均小于５％，拟合效果较好。     

ARIMA模型在细菌性痢疾预测中的应用

[目的]探讨应用ARIMA模型进行细菌性痢疾预测、预报的可行性。[方法]应用SPSS13.0软件分析1990～2008年广西细菌性痢疾月发病数资料,构建ARIMA乘积模型,并预测2009～2010年细菌性痢疾月发病数。[结果]最优乘积模型为ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12,模型具有较高的预测精度,预测值与实际值基本吻合,且实际值均在预测值可信区间范围内。[结论]ARIMA模型是一种行之有效的预测方法,能够应用于广西细菌性痢疾流行趋势的预测及疫情的预警、预报,为实施干预提供依据。     

灰关联分析在探讨饮用水污染控制对策上的应用

[目的]探讨灰关联分析在生活饮用水污染控制对策方面的应用。[方法]应用灰关联分析法对北京市8个城近郊区的生活饮用水卫生监督监测资料、水污染情况进行分析。[结果]水污染事故发生次数与卫生许可证发证数呈正相关,关联度为0.4376。分析原因可能与发证后疏于管理有关,卫生许可证发证数与监测率成负相关且关联度又不大也从另一侧面支持此观点。[结论]理论和实践表明灰关联分析法适用于评价生活饮用水污染控制对策。     

百色市疟疾流行灰色动态模型及流行趋势预测

本文运用灰色系统GM(1,1)模型,对百色市40年信息灰色度较大的疟疾发病数据进行建模,并作疟疾流行趋势近期预测。经微机运行。模型平均拟合精度达到90.5%,预测精度达到一级水平。本文预测至1992年我市疟疾发病率将降至十万分之一以下。