灰色系统理论GM（1,1）模型预测百色市疟疾发病趋势

目的建立疟疾疫情预测模型GM（1,1）,应用于百色疟疾发病率的预测。方法根据2000～2010年百色疟疾发病率数据,建立疟疾发病率预测灰色模型GM（1,1）,并作拟合效果检验;外推预测2011～2013年百色区疟疾发病率。结果疟疾发病率预测数学模型为X（t）=3.71056128e-0.329307（t-1）（t=2,3,……,n）,经拟合检验,模型拟合精度合格（C=0.4069,P=0.9000）。外推2011～2013年百色疟疾发病率,分别为0.0991/10万、0.0713/10万和0.0513/10万。结论GM（1,1）模型较好地拟合了百色疟疾发病的趋势,预测结果具有参考价值。     

GM（1，1）灰色模型在广西四种细菌性传染病流行趋势预测

目的验证灰色系统GM（1,1）模型应用于四种细菌性传染病发病率预测的效果。方法用GM（1,1）灰色模型对广西壮族自治区1995～2008年的伤寒副伤寒、流脑、细菌性痢疾和其它感染性腹泻等四种细菌性传染病进行拟合,并预测1996—2010年的发病情况,验证所建模型的精确度。结果四痛所建立的GM模型方程分别为Y（t＋1）=-201．881797e-0.053352t＋215．581797、Y（t＋1）=-0．931478e-0 294844t＋1．531478、Y（t＋1）=-761．597889e-0.066299t＋811．127889和Y（t＋1）=-528．234109e-0.056819t-494．354109,C值分别为0．7831、0．1568、0．5059和0．5465,P值分别为0,4615、1．0000、0．8462和0．7692,拟合精度分别为不合格、好、合格和勉强,实际值与预测值的符合程度以流脑为最高,次为细菌性痢疾和其它感染性腹泻。结论GM（1,1）模型适用于广西流脑、细菌性痢疾和感染性腹泻的预测,不适用于发病率波动性较大的伤寒副伤寒的预测。     

应用GM（1，1，sinω）模型预测肾综合征出血热发病率研究

目的探讨GM（1．1,sinω）模型在肾综合征出血热（HFRS）发病率预测的应用。方法利用1984～2004年沈阳市HFRS发病率资料建立GM（1,1）预测模型和GM（1,1,sinω）预测模型,对样本进行拟合和预测并对两者的拟舍和预测效果进行比较。结果GM（1,1）预测模型为X^（1）（k＋1）=-541．5277e^-0.0092k＋551．4778;GM（1,1,sinω）模型为Xω^（1）（k＋1）=-158．4104e^-0.0444k＋162．6622＋11．7276sin2kπ／21＋5．6982cos2kπ／21,GM（1,1,sinω）模型拟合精度较好（C=0．3912,P=0．9048）。GM（1,1）和GM（1,1,sinω）预测模型拟合的平均误差率（MER）分别为50．22％、20．34％;两者的预测MER分别为25．64％、13．10％,无论从拟合效果还是从预测效果来看GM（1,1,sinω）模型xing1,sinω）forecast的MER均低于GM（1,1）模型。结论GM（1,1,sinω）模型克服了传统灰色模型GM（1,1）的局限性,对于波动性较大且具有周期性的资料具有很好的实用价值。     

应用GM（1,1）模型预测河南省细菌性痢疾发病趋势

目的描述分析河南省近十七年细菌性痢疾的发病率变化趋势,探讨OM（1,1）模型在细菌性痢疾分析中的作用,为卫生部门制定相应的防治策略提供理论依据。方法根据河南省1996—2012年细菌性痢疾的报告发病率数据,应用GM（1,1）灰色预测模型进行模型拟合和趋势预测,外推预测2013年、2014年和2015年的发病率。结果1996-2012年河南省菌痢报告发病率总体呈下降趋势,由58．68／10万降至19．56／10万。求得预测模型为：Y（t＋1）=-750.89e^-0．0717t＋809.51,模型拟合精度合格,外推2013～2015年菌痢发病率分别为1649／10万,15．36／10万,1429／10万。结论QM（1,1）模型较好的拟合了河南省细菌性痢疾的发病趋势,预测河南省菌痢发病率将继续呈下降趋势。     

应用GM（1，1）模型预测辽阳市梅毒的流行趋势

目的探讨灰色预测模型GM（1,1）在时间序列资料中的应用,建立梅毒发病率的预测模型。方法利用2001年至2008年辽阳市梅毒发病率数据,确定GM（1,1）模型,并对今后2年辽阳市梅毒发病率进行预测。结果辽阳市梅毒发病率预测模型为x^^（1）（k＋1）=44．75e^0.158k-38．42,预测值分别为．2009年为23．14／10万,2010年为27．12／10万。结论预测结果表明辽阳市梅毒发病呈上升趋势,应大力加强健康教育,治疗管理等综合防治措施控制梅毒的发病。     

指数平滑灰色预测模型在HFRS发病率预测中的应用

目的探讨肾综合征出血热（HFRS）发病率的预测方法,为合理调配肾综合征出血热防治的卫生资源提供依据。方法以1990～2001年辽宁省、丹东市和沈阳市HFRS的发病率为内样本建立指数平滑灰色预测模型I-GM（1,1）,对2002年3个地区的HFRS发病进行预测,评价该模型的拟合和预测效果;并对3个地区未来几年的发病趋势进行预测。结果针对辽宁省HFRS发病率所建I-GM（1,1）模型的平均误差率（MER）和决定系数R2分别为14．73％,0．8573;针对丹东市HFRS发病率所建I-GM（1,1）模型的MER和R。分别为20．00％和0．8010;针对沈阳市HFRS发病率所建I-GM（1,1）模型的MER和R。分别为22．62％和0．8936。结论与GM（1,1）模型相比,指数平滑灰色预测模型I—GM（1,1）在预测疾病流行趋势方面是更加合理的选择;辽宁省HFRS发病率呈上升趋势,应采取有效的措施预防HFRS的发病。     

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。     

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。     

1988-2010年全国疟疾发病率的灰色预测模型研究

目的 描述分析我国近20年疟疾的发病率变化趋势,并进行预测,为疟疾的科学防控提供参考.方法 根据全国1988-2008年疟疾的报告发病率数据,拟合GM(1,1)灰色预测模型,并进行回代预测,外推预测2009和2010年的发病率.结果 1988-2009年全国疟疾报告发病率总体呈下降趋势,由12.56/10万降至1.06/10万.利用1988-2008年数据建立的GM(1,1)预测模型为:(y)(t+1)=-97.0998e-0.113t+109.5398,模型拟合精度较高(后验差比值C为0.4162,小误差概率P为0.95).模型预测2009、2010年全国疟疾发病率分别为1.08/10万和0.97/10万.结论 灰色模型GM(1,1)计算简便,预测结果准确,是一种较为理想的预测疟疾发展趋势的方法.     

灰色数列GM（1;1）模型预测某社康中心诊疗人次

目的探讨灰色数列模型GM（1;1）在社康中心诊疗人次变化趋势分析中的应用。方法应用灰色GM（1,1）模型对深圳市某医院2003～2008年社康中心诊疗人次进行了曲线拟合,并根据所建的模型进行外推预测。结果拟合模型为（t）=54172.89646e0.311295517t-38485.89646,预测值与实际值的平均相对误差为2.19%,最大误差为5.70%,拟合效果良好。根据所建的灰色GM（1,1）模型预测2009社康中心诊疗人次为93815.30人次,与实际值95470人次十分接近,相对误差为1.73%,将2009年的实际数值代入数列中,建立2003～2009年社康中心门诊人次数的GM（1,1）模型为（t）=54267.8825e0.3110t-38580.8825,并据此模型外推2010～2011年的结果,理论值分别为127974.09和174663.59人次,呈逐年递增之势。结论灰色数列模型具有思路简单、数据单纯、运算简便等特点,对近期预测有较高实用价值,在社康中心的管理中是值得推广和应用的预测工具。     

ARIMA模型和GM(1,1)模型预测全国3种肠道传染病发病率

 【摘要】目的 分别采用求和自回归滑动平均模型（ARIMA模型）和灰色模型GM(1,1)对全国法定报告的3种肠道传染病年发病率进行预测，并比较两者预测的准确性。方法 采用1995年1月至2005年12月的月发病率建立ARIMA模型。采用1995年至2005年的年发病率建立GM(1,1)模型。采用2006年的实际年发病率验证两种模型的预测效果，评价指标为相对误差。选取相对误差最小的模型预测2007年至2008年的年发病率。结果 对于甲型肝炎、痢疾、伤寒副伤寒的年发病率，预测准确率较高的模型分别是GM(1,1)、ARIMA、GM(1,1)模型，相对误差分别为0.05%、5.47%、38.89%。对2007年甲型肝炎、痢疾、伤寒副伤寒预测的年发病率分别为4.59/105、30.84/105、2.53/105；对2008年预测的年发病率分别为4.03/105、29.03/105、2.34/105。结论 对于某种肠道传染病发病率的预测，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。     

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。     

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.     

三种预测模型在肺结核发病预测中的应用

目的建立合理的肺结核病发病预测模型,推测重庆市肺结核病疫情未来流行趋势,从而为合理分配卫生资源和持续有效地开展肺结核病防制工作提供科学依据。方法收集重庆市结核病防治所登记的1993—2008年肺结核年发病人数的登记资料,采用灰色预测模型、灰色马尔可夫组合预测模型与BP神经网络模型对重庆市结核发病人数进行预测对比分析,筛选最优拟合效果模型。结果采用灰色预测模型、灰色马尔可夫组合预测模型与BP神经网络模型对重庆市肺结核病发病疫情进行预测分析,3个模型的平均相对误差分别为23.81%、3.68%、3.52%。结论对于肺结核病发病的预测,BP神经网络模型拟合效果最好,预测精度更高,预测数据更合理。     

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。     

香港地区流行性腮腺炎月发病例数SARIMA模型预测分析

目的研究季节性差分自回归滑动平均模型（SARIMA）拟合季节时间序列的方法,并将其应用于预测香港流行性腮腺炎疫情趋势。方法利用R软件对2000年1月至2012年8月香港流行性腮腺炎月发病例数资料进行建模,用所构建模型进行预测分析。结果流行性腮腺炎发病呈上升趋势,SARIMA（2,1,1）×（1,1,1）。：模型较好地拟合了香港流行性腮腺炎的月发病例数,模型残差为白噪声序列,回代考核平均相对误差为17．5％;后8个月的数据作为前瞻性预测考核,平均相对误差为16．4％。结论SARIMA模型较好地模拟腮腺炎的流行特征,并进行中、短期预测。