灰色模型在肺癌死亡率预测中的应用

目的：运用灰色模型（Ｇrey model,GM）预测自贡市肺癌死亡率,探索数据波动较大的情况下,适用的GM预测方法。方法：根据自贡市1985-2009年肺结核发病率数据分别建立常规GM[Conventional GM（1,1）],动态GM[Dynamic GM（1,1）]和新陈代谢GM[Metabolizing GM（1,1）],选择合适肺癌死亡率的预测模型并进行外推预测。结果：检验性预测中,常规GM（1,1）预测精度为2级,动态 GM（1,1）和新陈代谢 GM（1,1）预测精度为1级,预测值相对误差依次为 26.00%、5.07%和 4.06%。采用新陈代谢 GM（1,1）对自贡市肺癌死亡率进行外推预测,2011-2014 年自贡市肺癌死亡率分别为 81.31/10 万、95.88/10 万、113.06/10 万、133.32/10 万。结论：针对自贡市肺癌死亡率数据波动的情况,采用新陈代谢 GM（1,1）进行预测是比较适用的方法。     

基于无偏灰色马尔科夫模型的传染病发病率预测

目的建立无偏灰色马尔科夫预测模型,对传染病发病率时间序列进行预测。方法利用2003～2009中国肺结核发病率数据建立无偏灰色预测模型,马尔科夫模型修正预测结果,用2010年数据来检验模型,再利用模型对2011年中国肺结核发病率进行预测。结果中国肺结核发病率的无偏灰色模型为x^(0)(1)=74.64,x^(0)(k)=96.2323e1n 0.9685(k-1)(k=2,3,…,n),运用马尔科夫模型修正后,预测模型相对误差为3.188%。2011年肺核病发病率预测值为77.877/10万。结论无偏灰色马尔科夫模型预测精度高于传统灰色预测模型和单一的无偏灰色模型,是一种传染病发病率短期预测精度较高的预测模型。     

山东省某县恶性肿瘤死亡率的灰色动态模型预测

为比较灰色动态模型对１０种主要恶性肿瘤死亡率的拟和及预测效果。利用山东省某县１９７４～１９９２年１０种主要恶性肿瘤死亡率资料，分别拟和ＧＭ（１，１）模型。结果表明，只有肝癌，肺癌死亡率的ＧＭ（１，１）模型拟合效率较好，可用于预测，其他８种恶性肿瘤死亡率资料ＧＭ（１，１）模型拟合效果不理想，不能用于预测，用ＧＭ（１，１）模型对该地未来８年的肝癌，肺癌死亡率进行预测，寻现在未来几年内如果不实施强有力的     

山东省某县恶性肿瘤死亡率的灰色动态模型预测

为比较灰色动态模型对 １０ 种主要恶性肿瘤死亡率的拟和及预测效果，利用山东省某县１９７４～１９９２ 年 １０ 种主要恶性肿瘤死亡率资料，分别拟和 Ｇ Ｍ （１，１）模型。结果表明，只有肝癌、肺癌死亡率的 Ｇ Ｍ （１，１）模型拟合效率较好，可用于预测；其他 ８ 种恶性肿瘤死亡率资料的 Ｇ Ｍ （１，１）模型拟合效果不理想，不能用于预测。用 Ｇ Ｍ （１，１）模型对该地未来 ８ 年的肝癌、肺癌死亡率进行预测，发现在未来几年内如果不实施强有力的干预措施，两种肿瘤均将呈持续上升趋势。比较原始数据的变化趋势， Ｇ Ｍ （１，１）模型对于稳定上升的资料拟和效果较好，对波动性较大，如一些流行因素变化较大，或采用新的防疫措施的疾病，其适用性有待进一步探讨。     

组合模型在肺癌死亡率预测中的构建和应用

目的 用3种预测方法对肺癌死亡率进行拟合,选择最优方法,建立组合模型并进行预测。方法 用动态数列、joinpoint回归、指数平滑对2001～2013年金昌队列肺癌死亡率进行拟合,选择单项模型形成组合模型进行拟合并预测。组合模型权重系数的计算基于算术平均法、方差倒数法、均方误差倒数法、简单加权平均法。结果 单项预测模型以指数平滑法拟合精度最高,为79.67%,Joinpoint线性回归拟合精度为74.27%。指数平滑与Joinpoint线性回归进行组合,其中以算术平均法及均方误差倒数法预测效果最好,拟合精度分别为86.87%、85.80%。结论 组合模型优于单项预测法,可以用于肺癌死亡率预测。     

应用马尔科夫链预测疾病的发病趋势

本文应用马氏链的理论和方法,分析某地1957～1987年脊髓灰质炎发病率资料,并对该地1988～1992年该病的发病趋势进行了预测。同时介绍了计算步骤,简要论述了预测结果的可行性与实用性。     

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。     

灰色模型预测九原区结核病流行趋势研究

目的 用灰色模型预测九原区结核病流行趋势,为防治结核病疫情及建立预警机制提供科学依据,以达到有效控制其之目的.方法 对包头市九原区2004～2008年肺结核疫情资料进行回顾性研究,分析结核病动态变化趋势,拟合灰色模型GM(1,1)对结核病发病趋势进行预测.所有资料运用EXCEL进行统计分析.结果 用灰色模型预测2009年～2013年新发涂阳登记率呈上升趋势.结论 结核病新涂阳登记率预测理论值呈逐年上升,虽上升幅度比较缓慢,但对九原区肺结核病应予以高度重视,应加强该区的结核病防治工作.     

应用灰色模型预测三门峡市痢疾发病趋势

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GM（1,1）对1986～2007年痢疾发病率进行模型拟合和趋势预测,应用后验差比值C和小概率误P检验拟合效果。结果痢疾发病率灰色模型y（t）=2094．41—1575．61e^-0.1（t-1）,拟合精度属于1级,拟合效果好。预测2008年、2009年三门峡市痢疾发病率分别为10．88／10万和9．46／10万。结论三门峡市痢疾发病呈逐年下降趋势,但痢疾的防治仍不容忽视。     

以灰色动态模型预测麻风患病趋势

原国际麻风协会主席勒夏教授和我国著名的麻风病学专家李桓英教授把麻风的患病率视作麻风流行监测和评估的重要综合指标之一,其可反映发病情况和防治管理水平（１）。因此,做好麻风患病率的预测可以了解流行趋势。笔者试用灰色动态［ＧＭ（１．１）］模型对广西历史资料...     

灰色模型预测全国慢性宫颈炎流行趋势

目的应用灰色模型GM（1,1）对全国慢性宫颈炎在妇科疾病中的年发病率进行预测。方法采用1999年至2009年慢性宫颈炎发病率数据建立GM（1,1）模型,并用平均相对误差、后验差比值（c值）和小误差概率（P值）来检验灰色数列模型的可靠性,预测2010年至2013年的发病率。结果通过以上数据得出GM（1,1）模型：Y（t）=903．56。0.0122（t-1）-893．22。经拟合检验,模型拟合精度好（C=0．41,P=0．90）。利用本模型对2010年至2013年全国慢性宫颈炎的发病率进行外推,估计2010年至2013年全国慢性宫颈炎的发病率分别为12．53％、12．68％、12．84％、13．00％。结论通过灰色模型预测慢性宫颈炎的发病率有缓慢增高的趋势,提示卫生管理部门应加强慢性宫颈炎的防治工作。     

应用灰色模型预测长沙市城区恶性肿瘤死亡趋势

目的:根据长沙市城区恶性肿瘤死亡率应用GM(1,1)模型,建立灰色预测模型。经检验,模型拟合精度好,外推预测效果满意。     

甘肃肺癌死亡率15年变化趋势及近期预测分析

据WHO统计,每年全世界估计有超过120万新肺癌患者,死亡约110万人,世界上平均每隔30s就有1人死于肺癌。在绝大多数国家和地区肺癌的发病和死亡均呈明显上升趋势,在美国肺癌已成为男性和女性癌症死亡的主要原因。在我国恶性肿瘤死亡率中肺癌的上升幅度最大,70年代为7．09／10万,90年代为17．54／10万,上升了147．39％,若计算调整死亡率则上升了111．85％,严重影响了人民生命健康。     

应用灰色数列模型预测布氏杆菌病发病趋势

目的:预测内蒙古自治区2013-2018年布氏杆菌病发病趋势。方法:利用内蒙古自治区2006-2012年布氏杆菌病疫情资料建立灰色模型GM(1,1)。结果:内蒙古自治区布氏杆菌病发病率(1/10万)的灰色数列模型为:Yt=(33.23+43.66/0.06)e0.06t-43.66/0.06(t=0,1,2,…,7),拟合检验显示本模型拟合精度合格(C=0.46,P=9.11),能较好地预测布氏杆菌病发病率的中长期趋势。结论:2013-2018年内蒙古自治区布氏杆菌病发病率呈上升趋势。     

基于灰色马尔可夫模型的医学影像检查量预测

医学影像检查量预测对于医院医疗管理决策有着重要意义。但医学影像检查量受外界因素影响大、波动性强,常规预测方法易造成较大偏差。本文提出了一种基于灰色马尔可夫模型的医学影像检查量预测方法,该方法结合了灰色模型与马尔可夫模型,提高了医学影像检查量的预测精度,解决了其随机波动性问题,可为管理决策提供更准确的参考信息。     

原发性心肌病流行趋势的灰色预测研究

应用灰色系统ＧＭ（１，１）模型对南京市区６０岁以下人群原发性心肌病的流行趋势做了拟合与预测分析，结果较满意。拟合的平均误差占实测值均数的１．６７％，拟合检验Ｒ２＝０．９７９２；外推预测的结果与调查结论基本相符。因此，可采用灰色系统ＧＭ（１，１）模型进行原发性心肌病的预测研究。     

河南省居民2010年至2019年肺癌死亡率预测

目的:描述河南省1985年至2009年间的肺癌死亡率变化趋势,预测2010年至2019年的肺癌死亡率。方法:从河南省癌症及生命统计中心数据库中抽取1985年至2009年期间死于肺癌的全部记录,并与相应的人口数据连接。计算各时期死亡率、中国人口标化死亡率(中调率)及世界人口标化死亡率(世调率)。运用Joinpoint模型估计死亡率的时间变化趋势。采用莱斯利矩阵分性别预测2010年至2019年人口数据;运用年龄-时期-队列模型预测2010年至2019年河南省居民肺癌死亡率。结果:1985年至2009年河南省死于肺癌总人数为49037人,男性死亡中调率从1985年至1989年间的17.65/10万上升到2005年至2009年间的26.01/10万,女性中调率由5.80/10万上升到10.01/10万。Joinpoint模型趋势分析结果显示:男、女肺癌中调率呈逐年上升趋势,男性趋势有3个有意义的联结点,女性趋势有1个有意义的联结点。预测结果显示:2010年至2014年河南省男性肺癌死亡中调率为27.78/10万,女性中调率为13.24/10万;2015年至2019年的男性中调率为28.25/10万,女性中调率为13.67/10万。结论:预测2010年至2019年河南省居民肺癌死亡率呈上升趋势。