我国妇幼死亡率GM(1,1)与线性回归预测模型研究

目的提出妇幼死亡率预测的GM(1,1)与线性回归模型,探讨资料处理、模型检验方法,以及适用性。方法论证后建立婴幼儿死亡率GM(1,1)模型和孕产妇死亡率线性回归模型。结果婴幼儿死亡率GM(1,1)模型预测效果好;孕产妇死亡率线性回归模型预测更优。结论 GM(1,1)适于离散、灰序列建模;事物呈时序线性变化时线性回归模型预测更优。     

改进的GM(1,1)模型在衡水市乙肝发病率预测中的应用

目的应用改进的GM(1,1)模型对衡水市乙肝的发病率进行趋势分析和预测,并比较其与原GM(1,1)模型的预测效果。方法收集2005年-2015年衡水市乙肝发病率资料,并组成时间序列,对前10年的数据进行建模,2015年的发病率作为检验数据,对四种模型的预测效能进行验证与评价。结果改进的GM(1,1)模型的拟合及预测的平均相对误差分别为0.93%、0.12%,原GM(1.1)模型的拟合及预测的平均相对误差分别为1.41%、0.52%,精度分别提高了34.0%和76.9%。结论改进的GM(1,1)模型拟合和预测效果均优于原GM(1,1)模型。提高背景值精度、优化初值可以提高GM(1,1)模型的拟合和预测效果,对发病率的趋势预测具有较好的应用价值。     

GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型在上海市手足口病发病率预测应用中的比较研究

目的分别采用求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和灰色模型GM(1,1)(grey model,GM(1,1))对上海市手足口病的发病率进行预测,并比较两者的预测效果。方法采用2005-2008年上海市手足口病的月发病率和年发病率分别建立ARIMA模型和GM(1,1)模型,并使用2009年的实际年发病率验证两种模型拟合和预测效果。选取相对误差最小的模型预测2011-2012年的发病率。结果 针对手足口病发病率建立的GM(1,1)模型和ARIMA模型,2005-2008年的拟合平均误差率分别为11.06%和10.54%;对2009年进行预测,预测值与实测值的相对误差分别为69.30%和6.51%。采用ARIMA模型对2011年和2012年的年发病率预测为255.32/10万和294.59/10万。结论 ARIMA模型对上海市手足口病的预测效果要优于灰色模型GM(1,1),对解决时间序列类型的发病率等资料有很好的实用价值,预测结果对该病的防治具有科学意义。     

ARIMA模型与GM(1,1)模型在痢疾发病数预测中的比较研究

目的 分别应用求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)和灰色模型(gray forecast model)GM(1,1)对湖北省痢疾发病数进行预测,比较两种方法的预测效果,为选择更适宜的方法提供依据。方法 分别应用2001－2015年月发病数及年发病数建立ARIMA模型和GM(1,1)模型,用平均误差率(mean error rate,MER)和决定系数(coefficient of determination,R²)评价拟合效果,并采用2016年实际发病数验证预测效果,选择准确性更高的模型对2017－2018年发病数进行预测。结果 建立的ARIMA模型为SARIMA(1,0,0)(0,1,1)₁₂,GM(1,1)模型为(t+1)=-274 126.038e^{-0.067 467t}+293 275.08,两模型的平均误差率(mean error rate,MER)分别为3.55%和14.78%;决定系数(R²)分别为0.993和0.960,2016年实际发病数与两模型预测发病数的残差分别为635和3 240;相对误差分别为16.54%和84.38%,综合考虑各项评价指标采用ARIMA模型对2017－2018年发病数进行预测分别为4 286和4 011。结论 通过拟合及预测评价指标的比较ARIMA模型均优于GM(1,1)模型,可得ARIMA模型对湖北省痢疾发病数的预测比GM(1,1)模型有较明显的优势,能更准确的处理时间序列类型的资料,此预测结果准确具有实用价值,可为卫生防治工作提供依据。     

灰色序列模型在三级综合医院门诊人次预测中的应用

目的 探讨灰色序列模型GM(1,1)在三级综合性医院门诊人次预测中的应用,为综合性医院门诊量预测提供方法学参考.方法 采用灰色序列模型GM(1,1)对门诊人次进行预测拟合分析,计算其相对误差,并进行外推预测.结果 灰色序列模型GM(1,1)预测门诊人次与实际值拟合误差较小,模型预测精度评级为优(P>0.95).结论 灰...     

ARIMA模型与灰色系统GM(1,1)模型在长沙市艾滋病发病率预测中的效果比较

目的利用ARIMA模型和GM(1,1)模型对长沙市艾滋病发病率进行模拟预测并对预测效果进行比较。方法收集长沙市2006—2016年艾滋病的发病资料,分别建立自回归滑动平均模型(ARIMA)及灰色系统GM(1,1)模型,进行回代拟合,并预测2017和2018年艾滋病的发病率,同时比较2种模型的拟合与预测效果。结果 ARIMA(1,1,1)模型预测出2017和2018年长沙市艾滋病发病率分别为6.19/10万、8.19/10万;GM(1,1)模型预测出2017年和2018年长沙市艾滋病发病率为6.39/10万和8.16/10万。结论 ARIMA模型及GM(1,1)模型的拟合结果均与长沙市艾滋病发病趋势相同,ARIMA模型对2006—2016年长沙市艾滋病发病率的预测效果较GM(1,1)模型好,预测准确度P高于GM(1,1)模型,平均绝对误差MAE小于GM(1,1)模型     

GM(1,1)模型在AIDS发病预测中的应用

目的 探讨应用灰色系统GM(1,1)模型预测AIDS发病率的可行性.方法 应用灰色GM(1,1)模型对南宁市2004～2010年艾滋病发病率数据进行拟合,并外推预测.结果 所建模型,拟合精度高(C≈0.0888,P=1),可用于外推预测.结论 GM(1,1)模型可以很好地模拟和预测AIDS发病率在时间序列上的变化趋势,将其应用于AIDS发病预测是可行的.     

改进的GM(1,1)模型在肺结核发病率预测中的应用

目的利用改进的GM(1,1)模型,对我国肺结核发病率进行预测。方法选取我国2007—2017年肺结核发病率资料,建立改进的GM(1,1)模型,对其发病率进行拟合和预测。结果对GM(1,1)模型、改进的GM(1,1)模型所得结果相对误差平均值和预测相对误差进行比较,认为改进的GM(1,1)模型拟合和预测精度较高。结论改进的GM(1,1)模型可用于肺结核发病率的预测,精度较高。     

GM(1,1)模型和ARIMA模型预测我国淋病发病率

目的比较ARIMA模型和GM(1,1)模型在我国淋病发病率预测中的效果,为完善我国淋病的监测和防制工作提供参考依据。方法收集2004年1月-2012年12月我国淋病的月发病率资料,用SPSS 13.0软件和GM软件2008分别拟合ARIMA模型和GM(1,1)模型,并用2013年每月的数据评价模型的预测效果。结果 GM(1,1)模型的CC=0.818 1、P=0.000 0,拟合效果较差,不适合用于预测我国淋病的月发病率。ARIMA(1,1,0)×(2,1,1)12模型的各参数差异均具有统计学意义(AIC=-170.388,SBC=-157.024),对数似然函数值为90.194,并且残差序列Box-Ljunt统计结果显示统计量差异均无统计学意义(P0.05)。为预测我国淋病月发病率的最佳模型,预测值和实际值的动态趋势基本一致。并用此模型对我国2014年每月淋病发病率进行了预测。结论 GM(1,1)模型不能用于我国淋病月发病率的预测。ARIMA模型是一种短期内预测精度较高的预测模型,预测效果可靠。     

上海市医院入院人数的灰色预测研究

目的应用灰色GM(1,1)模型预测上海市医院入院人数的动态变化趋势,为现代医院的科学管理提供理论基础。方法利用上海市医院2007—2017年入院人数的相关数据,通过Matlab软件建立GM(1,1)模型,对入院人数进行预测。结果建立的灰色预测模型为(1)(k+1)=1933.5292e0.089904k-1789.7792,入院人数模型的平均相对误差为0.92%,C=0.0852、P=1,该模型精度为优,预测效果好。结论灰色GM(1,1)模型能够较为准确地预测上海市医院入院人数在时间序列上的变动趋势,为现代医院提高医疗卫生资源利用率提供保障。     

灰色系统GM(1,1)模型在徐州市乙型肝炎发病趋势预测中的应用

目的预测徐州市乙型肝炎(乙肝)发病趋势,为制定科学的防控策略提供理论依据。方法根据2005—2015年徐州市乙肝发病率资料建立GM(1,1)预测模型,并对2016—2018年乙肝发病率进行预测。结果建立的乙肝发病率GM(1,1)预测模型为:(t)=-225.994 8e~(-0.0906t)+245.274 8,拟合精度和预测效果较好。2016—2018年徐州市乙肝发病率预测值分别为7.91/10万、7.23/10万、6.60/10万,呈下降趋势。结论 GM(1,1)模型较好地拟合了徐州市乙肝发病率在时间序列上的变化趋势,将其应用于乙肝发病率预测是可行的,预测结果对乙肝防控具有一定的参考意义。     

灰色系统GM(1,1)模型在梅毒发病预测研究中的应用

目的探讨应用灰色系统一阶一个变量的微分方程型模型(GM(1,1)模型)预测梅毒发病率的可行性。方法应用灰色GM(1,1)模型对广西南宁市2005~2010年梅毒年发病率数据进行建模拟合,并进行外推预测。结果建立的广西南宁市梅毒年发病率GM(1,1)预测模型,拟合精度高(C≈0.2812,P=1),可用于外推预测。结论灰色系统一阶模型可以很好地模拟和预测梅毒发病率在时间序列上的变化趋势,将其应用于梅毒发病预测是可行的。     

三种时间序列模型在盐城市肾综合征出血热发病预测应用中的比较研究

目的比较GM(1,1)灰色模型、求和自回归滑动平均ARIMA模型和神经网络GRNN模型预测盐城市肾综合症出血热(HFRS)发病率的效果,探索最优预测模型。方法利用2005-2015年盐城市HFRS发病率建立GM(1,1)模型、GM(1,1)-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型,比较模型的拟合效果。根据2016年HFRS发病率比较各模型的预测效果,确定最优模型,并预测2017-2018年HFRS发病率。结果 GM(1,1)模型、GM(1,1)-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型拟合值相对误差分别为13.364%、2.033%、21.150%和16.519%,预测值相对误差分别为16.350%、10.773%、10.820%和0.018%。采用最优模型ARIMA-GRNN模型预测2017和2018年盐城市HFRS发病率分别为0.859/10~5和0.853/10~5。结论从模型整体拟合预测效果综合考虑,利用ARIMA-GRNN组合模型预测盐城市HFRS发病情况能够取得更好的效果,预测结果可对该病的防控提供数据支撑。     

灰色系统残差GM(1,1)模型在流脑流行趋势预测中的应用

目的　研究流脑的流行趋势及其预测 ,为流脑的综合防治提供准确、可靠、科学的依据。　方法　应用灰色系统理论对远安县 1984～ 1999年的流脑疫情资料进行分析 ,建立残差 GM(1,1)预测模型 ,并与灰色系统 GM(1,1)模型进行了预测效果对比分析。　结果　流脑流行趋势残差 GM(1,1)模型为 y=- 8.4387e- 0 .5580 t 19.915 0 η(t- i)[1.5 42 5 0 .0 3 63 (t- 1 ) - 1.34 81],精度检验结果显示 :C=0 .0 4,P=1.0 0 ,平均误差率为 6 .13% ,模型判为优 ,可用于流脑流行趋势预测 ,GM(1,1)模型精度检验表明 :C=0 .0 7,P=1.0 0 ,平均误差率为 7.6 0 % ,虽也判为优 ,但效果劣于残差 GM(1,1)模型 ;应用残差 GM(1,1)预测我县 2 0 0 0～、2 0 0 2～、2 0 0 4～、2 0 0 6～年流脑发病率将分别降至 0 .1435 / 10万、0 .115 1/ 10万、0 .10 0 0 / 10万、0 .0 92 7/ 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 ;灰色系统残差 GM(1,1)模型预测效果优于灰色系统 GM(1,1)模型。     

季节因素修正后GM(1,1)模型在上海市PM2.5浓度预测中的应用

目的 根据上海市2015年至今PM_2.5月均浓度数据进行建模预测，以期为PM_2.5预测研究方法提供新思路。方法 将季节性影响因素引入灰色预测模型(grey model, GM),建立季节因素修正后GM(1,1)模型，与传统季节性自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)比较，选择2015—2021年数据进行建模预测，将2022年1～10月数据作为验证集进行预测效果评价，并对2022年11～12月上海市PM_2.5月均浓度作预测。结果 季节性ARIMA模型验证集RMSE=4.02,MAPE=15.50%。季节因素修正后GM(1,1)模型验证集RMSE=3.30,MAPE=11.59%。利用季节因素修正后GM(1,1)模型预测2022年11～12月上海市PM_2.5月均浓度水平分别为24.99、34.83μg/m³。结论 季节因素修正后GM(1,1)模型预测效果可优于季节性ARIMA,在对PM     

基于GM(1,1)模型的镇江市污泥产生量预测研究

把镇江市污泥产生量作为一个灰色系统,以2001～2006年镇江市污泥产生量作为原生序列,建立灰色GM(1,1)模型,通过模型精度的检验,表明所建立的GM(1,1)预测模型精度满足要求,预测结果可信,同时利用建立的GM(1,1)模型预测2007～2010年污泥产生量,为镇江市污泥处理处置提供规划依据.     

乌鲁木齐市吸毒者艾滋病感染情况预测分析

目的预测乌鲁木齐市吸毒者艾滋病感染趋势,为艾滋病防治工作提供科学的参考依据。方法利用乌鲁木齐市2009—2015年吸毒者艾滋病感染率数据,应用灰色系统GM(1,1)模型,建立乌鲁木齐市吸毒者艾滋病的感染率预测模型。结果吸毒者艾滋病感染率的GM(1,1)模型为x1(k+1)=-211.846e-0.099k+238.176,拟合效果较好(C=0.167,P=1),利用模型外推预测乌鲁木齐市2016—2018年的吸毒者艾滋病感染率分别为11.00%,9.97%和9.04%。结论运用GM(1,1)模型模拟和预测艾滋病感染率在时间序列上的变化趋势较为方便适用。通过预测可知,乌鲁木齐市吸毒者未来3年艾滋病的感染率将逐年下降。     

乙类传染病的ARIMA、灰色模型及组合预测模型比较

目的构建义乌市乙类传染病流行趋势最优预测模型。方法通过对义乌市2010-2012年乙类传染病按月发病率的日平均进行ARIMA时间序列、GM(1,1)灰色模型以及两者的组合模型进行建模,并预测2013年1-4月发病率与实际比较。结果 ARIMA(1,1,1)模型的r(曲)为82.49%,GM(1,1)灰色模型的r(曲)为59.07%,组合预测模型的r(曲)为70.89%;ARIMA(1,1,1)预测的MAPE为118.77%、MSPE为67.07%,GM(1,1)预测的MAPE为15.50%、MSPE为9.33%,组合预测模型预测的MAPE为107.24%、MSPE为60.06%。结论在进行义乌市乙类传染病发病流行趋势建模中,ARIMA是一个较好的方法,但是进行预测不如GM(1,1)。     

基于灰色GM(1,1)模型与ARIMA模型的四川省卫生人力资源预测探讨

目的运用灰色GM(1,1)模型与ARIMA模型对四川省卫生人力资源进行预测,为相关部门制定政策提供参考。方法采用EXCEL建立数据库,运用Matlab编程拟合灰色GM(1,1)模型、SPSS22.0拟合ARIMA模型,对四川省1990-2020年卫生人力资源进行了预测。结果拟合的灰色GM(1,1)模型误差绝对值(%)、平均误差值(%)均高于ARIMA(1,1,1)模型。结论 ARIMA(1,1,1)预测结果优于灰色GM(1,1)模型,模型拟合需要考虑数据特征等因素。     

全国孕产妇死亡率不同模型的拟合效果比较

目的:探究分析灰色模型GM(1,1)、ARIMA及线性回归模型在孕产妇死亡率(MMR)中的拟合应用并比较模型的适用性及精确性,为妇幼保健工作提供科学依据。方法:以1991~2012年全国MMR为原始资料,运用SAS分析软件,分别采用灰色模型GM(1,1)、ARIMA及线性回归进行拟合比较分析并预测2013年MMR,比较预测效果。结果:灰色模型GM(1,1)和线性回归模型均通过模型检验建模成功,灰色模型GM(1,1)P=1.00,C=0.137 89,线性回归模型F=236.57,P<0.000 1;2013年MMR预测显示:线性回归模误差较大,误差的方差(MPE)为10.08,平均相对误差绝对值(MAPE)为13.69%。结论:ARIMA不适合拟合MMR,灰色模型GM(1,1)和线性回归模型均可用于MMR的拟合,但预测某一年份时需慎重。