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。     

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。     

许昌市肺结核疫情预测的灰色模型分析

目的:利用GM(1,1)模型对许昌市的肺结核病疫情进行预测,为本地的结核病防治工作的可持续发展提供参考依据。方法:采用灰色预测模型GM(1,1)对2013²017年许昌市结核病流行趋势进行预测。采用Excel 2003软件对资料进行录入及统计分析。结果:利用灰色模型GM(1,1)预测20132017年许昌市结核病流行趋势进行预测。采用Excel 2003软件对资料进行录入及统计分析。结果:利用灰色模型GM(1,1)预测2013²017年肺结核患者登记率呈下降趋势。结论:灰色模型GM(1,1)预测拟合效果较好,可以用于结核病疫情的短期预测。     

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.     

灰色预测模型在广州市白云区水痘防控工作中的应用

目的建立灰色预测模型GM(1,1)预测2014年广州市白云区水痘发病率,为制订白云区水痘防控策略提供依据。方法根据中国疾病预防控制信息系统中广州市白云区2006~2013年的水痘年发病率资料建立灰色预测模型,并对2014年白云区水痘发病率进行预测。结果2006~2013年白云区年均发病率为99.95/10万,发病主要集中在幼托儿童和学生,运用灰色模型预测2014年白云区水痘发病率为92.21/10万,检验预测精度为优秀。结论通过灰色模型预测2014年白云区水痘发病趋势仍保持在较高水平,加强对学生、托幼儿童等重点人群的水痘防控仍不能松懈。     

几种预测模型对中国梅毒发病率预测效果的比较

目的:比较3种预测模型在中国梅毒疫情预测中的效果,筛选最优预测模型。方法:收集2004年至2012年中国梅毒发病率数据,构建灰色模型[GM(1,1)]、趋势外推模型和求和自回归滑动平均(ARIMA)模型,比较预测值和实际值的吻合程度;用2013年发病率数据回代验证,选择相对误差最小的模型预测2014年至2016年的梅毒发病率。结果:中国梅毒发病率呈整体上升趋势,年平均发展速度为1.173,但环比增长速度逐年降低。趋势外推模型中Cubic函数的拟合效果优于GM(1,1),二者对历史数据拟合的平均相对误差分别为1.431%和7.560%。梅毒年发病率序列为白噪声序列(χ2=7.990,P=0.239),不适合用ARIMA模型来预测。采用Cubic函数预测2014年至2016年中国梅毒的发病率,分别为29.553/10万、26.293/10万和20.831/10万。结论:Cubic函数对中国梅毒发病率的预测效果最好。     

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。     

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。     

灰色残差GM(1,1)模型在预测肺结核流行趋势中的应用

目的预测西安市肺结核短期流行趋势,探讨灰色模型在疾病预测及效果评价中的作用。方法对西安市1996-2005年肺结核发病率资料分别建立单纯GM(1,1)模型和残差GM(1,1)模型,比较两个模型的拟合优度,选择拟合度好的模型预测肺结核的短期流行趋势。结果单纯GM(1,1)模型的拟合度为"勉强",残差GM(1,1)模型的拟合度为"好"。采用拟合度满意的残差GM(1,1)模型预测西安市2006年和2007年肺结核发病率分别为364.79/10万和523.20/10万,较实际发病率显著降低,降幅分别为72.09%和82.32%。结论 2005年以来西安市结核病防治工作取得初步成效,灰色残差GM(1,1)模型可作预测肺结核的短期流行趋势之用。     

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.     

3种模型对广东省某区华支睾吸虫感染率趋势的预测比较

目的 比较GM(1,1)灰色预测模型、曲线拟合和指数平滑模型对江门市新会区人群华支睾吸虫感染率趋势的预测,为制定防治措施提供参考。方法 基于广东省疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所和江门市新会区疾病预防控制中心的监测数据,采用GM(1,1)灰色预测模型、曲线拟合和指数平滑模型分别对2016-2020年华支睾吸虫感染率进行拟合建立模型,并比较拟合精度和拟合效果选出最优模型。结果 GM(1,1)灰色预测模型、曲线拟合(S型曲线)和指数平滑模型(霍尔特线性趋势模型)对2016-2020年江门市新会区华支睾吸虫感染率拟合后的平均绝对百分比误差分别为11.43%、11.06%和13.15%,预测2021年江门市华支睾吸虫感染率分别为8.04%、6.91%和7.11%,预测的相对误差分别为-26.71%、-36.98%和-35.19%。根据3种模型的拟合精度和拟合效果比较,S型曲线拟合精度最好,GM(1,1)灰色预测模型的预测效果最好。结论 GM(1,1)灰色预测模型能更好地对江门市新会区人群华支睾吸虫感染率进行短期预测,可为后期华支睾吸虫病防治决策提供参考。     

GM（1，1）模型用于甲型肝炎发病率预测的研究

目的 验证灰色系统GM(1,1)模型应用于甲型肝炎发病率预测的效果.方法 用灰色系统GM(1,1)模型对邯郸市1998-2005年的甲型肝炎发病率进行拟合,并预测2006年的发病情况,验证所建模型的精确度.结果 模型拟合的残差值为0.02～0.65,相对误差为0.36%～19.70%,模型拟合度较高,拟合效果较好.2006年预测值与实际报告发病率相差仅0.006 4/10万,说明预测模型适合于甲型肝炎发病率的预测.结论 GM(1,1)模型能够应用于甲型肝炎发病率的预测.     

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。     

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。     

辽阳市肺结核病流行趋势的灰色模型分析

目的探讨GM(1,1)模型在辽阳市肺结核发病率预测中的应用,以期为相关部门科学合理的制定肺结核防制策略提供理论依据。方法根据2001-2008年辽阳市肺结核发病率,确定GM(1,1)模型,并对今后2年辽阳市肺结核发病率进行预测。结果辽阳市肺结核预测模型为x^(1()K+1)=254.65e0.159K-227.11,2009和2010年预测值分别为年133.57/10万和156.58/10万。结论灰色模型较好的拟合了辽阳市肺结核的发病趋势,预测结果具有一定的参考价值,辽阳市肺结核发病率呈上升趋势,为防范疫情传播,相关部门应加强对该病的控制与管理。     

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。     

九原区结核病疫情趋势预测研究

目的:利用灰色模型预测包头市九原区结核病流行趋势,更好地掌握九原区结核病的发病特征,为防治结核病疫情提供科学依据,有效控制结核病.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,分析结核病变化趋势,利用灰色GM(1,1)模型对结核病发病趋势进行预测.结果:用灰色模型预测2009-2013年新发涂阳登记率呈上升趋势,该区新发涂阳登记率将会从2004年的30.85/10万有可能上升到2013年49.65/10万.结论:该区结核病新涂阳登记率预测理论值逐年上升,虽上升的幅度缓慢,但对结核病的防治工作不能松懈.     

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。     

GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型在HFRS发病率预测中的比较研究

目的对GM(1,1)模型和ARIMA模型在肾综合征出血热(HFRS)发病率预测中的效果进行比较。方法利用1990-2001年辽宁省、丹东市和沈阳市HFRS的发病率分别建立GM(1,1)灰色预测模型和ARIMA模型,对建立的模型进行拟合。同时,对2002年3个地区的HFRS发病率进行预测,比较2个模型的拟合和预测效果。结果针对辽宁省HFRS发病率建立的GM(1,1)模型和ARIMA模型的平均误差率(MER)分别为13.5143%、25.0814%;决定系数(R2)分别为0.8961、0.6997。针对丹东市HFRS发病率建立模型的MER分别为19.7329%、20.6275%;R2分别为0.8112、0.7628。针对沈阳市HFRS发病率建立模型的MER分别为15.1421%、18.0584%;R2分别为0.8757、0.7889。结论GM(1,1)模型对于小样本以及隐含指数函数变化趋势的资料具有明显的预测优势,预测效果优于ARIMA模型,对解决时间序列类型的HFRS发病率等资料有很好的实用价值。