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。     

GM（1,1）模型在甲型肝炎发病预测中的应用

目的预测海宁市甲型肝炎的发病率,为制定防制策略提供依据。方法运用灰色系统方法建立GM（1,1）模型,对海宁市2004—2011年甲型肝炎发病资料进行预测研究。结果剔除暴发疫情数据后得到的预测模型为X^（0）（k＋1）=8.323e^-0.201 1k,经拟合优度检验,后验差C值为0.20,P值为1.00,模型预测精度等级为1级,但外推预测比拟合预测的相对误差要大。结论 GM（1,1）模型应用于甲型肝炎预测尚有效,但仍需进一步完善。     

GM（1,1）模型在乙型肝炎发病预测中的应用

目的：预测海宁市乙型肝炎的发病率。方法：采用海宁市2005-2011年乙型肝炎发病资料,建立GM（1,1）模型进行预测。结果：预测模型为^X（0）（k＋1）=443.4131e-0.186 3,经拟合优度检验,后验差C值为0.28,P值为1.00,模型预测精度等级为1级。结论：模型精度检验结果表明模型的精度等级为一级,是一个较好的模型,可以比较精确地反映海宁市乙肝的发展趋势。预测显示,海宁市乙肝的发病率呈下降趋势。     

常州市细菌性痢疾发病趋势灰色模型GM(1,1)预测

目的建立细菌性痢疾灰色预测模型GM(1,1),应用于常州市细菌性痢疾发病趋势的预测。方法根据中国疾病预防控制信息系统中2004-2011年常州市细菌性发病报告资料,建立细菌性痢疾发病灰色预测模型GM(1,1),并对2012-2014年常州市细菌性痢疾发病率进行预测。结果建立的预测模型为x^(1)(k+1)=-302.9891e-0.14632k+358.7827,经拟合检验,后验差比值C为0.153,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年细菌性痢疾发病率分别为14.8089/10万、12.7931/10万和11.0518/10万。结论 GM(1,1)模型较好地拟合了常州市细菌性痢疾发病的趋势,预测菌痢发病将继续呈下降趋势,但防控仍不容忽视。     

GM(1,1)灰色模型在预测住院人次中的应用

目的 预测我院住院病人的变化趋势,为医院管理制定相应的对策提供理论依据.方法 利用GM(1,1)灰色模型对我院住院人次进行拟合和预测变化趋势.结果 根据我院2000～2008年的住院人次建立的灰色模型为:y(t)=17.9e0.0554(t-1)-16.77,模型的平均误差率为3.1%,该模型精度为优(c=0.2842,P=1.0000),预测效果好.结论 GM(1,1)模型拟合效果较为理想,是一种短期内预测精度较高的预测模型.     

灰色系统GM(1,1)模型预测常州市肺结核发病趋势

目的 建立肺结核灰色预测模型GM(1,1),应用于常州市肺结核发病趋势的预测.方法 根据中国疾病预防控制信息系统中2004-2011年常州市肺结核发病报告资料,建立肺结核发病率灰色预测模型GM(1,1),并对2012-2014年常州市肺结核发病率进行预测.结果 建立的预测模型为(x)(1)(k+1)=-944.7065 e-0.08740κ+1021.7343,经拟合检验,后验差比值C为0.222,小概率误差P为1,拟合精度为优.利用建立的模型预测常州市2012-2014年常州市肺结核发病率分别为42.8812/10万、39.2925/10万和36.0041/10万.结论 GM(1,1)模型较好地拟合了常州市肺结核发病的趋势,预测结果具有参考价值.     

灰色系统GM(1,1)模型在预测徐州市甲乙类呼吸道传染病发病趋势中的应用

目的采用灰色系统GM(1,1)模型预测徐州市甲乙类呼吸道传染病发病趋势。方法根据2010—2016年徐州市甲乙类呼吸道传染病发病率数据建立GM(1,1)预测模型,并对2017—2019年甲乙类呼吸道传染病发病趋势进行预测。结果建立的GM(1,1)预测模型为:Y^(t+1)=-1 095.349 8e-0.056 1t+1 170.739 8,拟合精度和预测效果较好。2017—2019年徐州市甲乙类呼吸道传染病发病率预测值分别为42.68/10万、40.35/10万、38.14/10万,呈下降趋势(P<0.01)。结论GM(1,1)模型较好地拟合了徐州市甲乙类呼吸道传染病发病率的变化趋势,可以应用于发病率的预测,对甲乙类呼吸道传染病的防控和防治策略的制定具有一定的参考意义。     

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。     

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。     

ARIMA模型与GM(1,1)模型对兴化市结核病发病数预测效果比较

目的 比较求和自回归滑动平均模型(ARIMA)和灰色模型GM(1,1)对结核病发病数的预测效果。方法 利用兴化市2012—2019年结核病月发病和年发病数,分别构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,进行发病数的拟合,采用平均绝对百分误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和判定系数(R²)评价拟合效果。采用优势模型预测2020—2024年发病数。结果 2012—2019年兴化市共报告结核病5 673例,年均发病率55.88/10万。发病率总体呈逐年下降趋势■,男性年平均发病率(79.09/10万)高于女性(31.75/10万),差异有统计学意义(χ²=1017.707,P<0.001)。构建的ARIMA模型为SARIMA(0,1,1)(0,1,1,)₁₂,GM(1,1)模型为■。平均误差率(MER)、平均绝对误差(MAE)和判定系数(R²),ARIMA模型为5.42%、36.43、0.929,GM模型为4.24%、28.50、0.973。GM(1,1)模型的预测效果较好。利用GM(1,1)预...     

镇江市中老年人群梅毒发病人数GM(1,1)模型预测分析

目的了解镇江市中老年人群梅毒发病特征及趋势,为制定防控策略提供依据。方法在分析2010-2013年镇江市中老年梅毒感染人群特征基础上,建立≥50岁人群Ⅰ、Ⅱ期梅毒发病人数GM(1,1)灰色模型,并进行疫情的预测与评价。结果 2010-2013年镇江市中老年梅毒感染集中在50~69岁年龄段,占81.9%,职业以农民、离退人员、家务及待业和工人为主,分别占51.4%、19.2%、10.2%和9.7%。Ⅰ、Ⅱ期梅毒发病人数GM(1,1)模型分别为:^Y=1 430.08e0.059t-1 328.08,^Y=1 220.37e0.073 9t-1 090.37。结论镇江市中老年人群梅毒发病人数近年呈逐年上升趋势,需及时采取有效的防治措施,并提供合理的公共卫生及性病诊疗服务。     

应用灰色系统GM(1,1)模型预测广州市淋病发病率

目的探讨预测广州市淋病发病率的数学模型,为淋病防制工作提供科学的参考依据。方法利用2004～2010年广州市淋病的发病率资料建立GM(1,1)预测模型,并进行模型评价。结果淋病发病率的GM(1,1)模型为Y赞t=332.2962e-0.099t+365.0636(t=1,2,……,n),拟合效果较好,同时利用模型外推预测广州市2011～2013年的淋病发病率。结论运用此预测方法预测淋病年发病率较为方便适用,2011～2013年广州市淋病预测发病率分别为17.293/10万,15.6629/10万,14.1867/10万,呈下降趋势。     

基于GM(1,1)模型对我国妇幼保健指标的预测

  目的  研究GM（1,1）模型在我国妇幼保健指标中的预测效果,并对未来妇幼保健指标进行短期预测,为我国妇幼保健服务水平的逐步完善提供科学依据。  方法  收集我国2008-2017年的孕产妇死亡率（maternal mortality rate,MMR）、新生儿死亡率（neonatal mortality rate,NMR）、婴儿死亡率（infant mortality rate,IMR）和5岁以下儿童死亡率（under-five mortality rate,U5MR）,建立模型,应用MATLAB 2018b软件进行预测分析。  结果  我国MMR、NMR、IMR和U5MR的预测模型分别为:${\rm{\hat x}}\left( {{\rm{k}} + 1} \right) = - 476.08{{\rm{e}}^{ - 0.09{\rm{k}}}} + 510.28({C_1} = 0.165,{P_1} = 1.000)$,${\rm{\hat x}}\left( {{\rm{k}} + 1} \right) = - 108.43{{\rm{e}}^{{\rm{ - 0}}{\rm{.09k}}}} + 118.63({C_2} = 0.043,{P_2} = 1.000)$,${\rm{\hat x}}\left( {{\rm{k}} + 1} \right) = - 160.60{{\rm{e}}^{ - 0.09{\rm{k}}}} + 175.50({C_3} = 0.085,{P_3} = 1.000)$,${\rm{\hat x}}\left( {{\rm{k}} + 1} \right) = - 224.37{{\rm{e}}^{ - 0.08{\rm{k}}}} + 242.87({C_4} = 0.124,{P_4} = {\rm{ }}1.000)$,平均相对误差分别为:3.46%、0.67%、1.75%和2.36%。  结论  GM（1,1）模型适用于对我国妇幼保健指标的预测,拟合精度均较高;预测未来三年各指标将继续逐年下降,相关部门应有针对性的加强管理工作。     

三峡库区湖北宜昌段细菌性痢疾发病风险的GM(1,1)模型预测分析

目的 预测三峡库区湖北宜昌段细菌性痢疾发病趋势,为制定针对性的预防控制措施提供依据.方法 根据三峡库区湖北宜昌段1997-2010年细菌性痢疾发病率,建立GM(1,1)模型,进行中长期预测研究.结果 预测模型精度检验C=0.2376,P=1.0,外推预测理想.预测结果显示,2011-2013年三峡库区湖北宜昌段细菌性痢...     

GM(1,1)SSODMM在城市垃圾产生量预测中的应用

分析了成都市2000-2005年的城市垃圾产生量,运用GM(1,1)SSODMM对成都市2006-2013年城市生活垃圾产生量进行了预测,模型预测精度达到一级.并指出该模型可进一步推广应用于南方其他城市的垃圾产生量的预测.     

GM(1,-1)-模型在广西疟疾发病率预测中的应用

目的 探讨GM(1,1)模型在广西疟疾发病率预测中的应用.方法 根据1999～2008年广西的疟疾发病率,运用灰色系统理论,建立疟疾发病率预测模型,对今后3年广西疟疾发病率进行预测.结果 2009～2011年广西疟疾发病率预测分别为0.1504/10万、0.1213/10万和0.0978/10万.结论 GM(1,1)模型可用于对广西疟疾发病率的预测,广西疟疾发病率呈下降趋势.     

灰色GM(1,1)模型在艾滋病、淋病、梅毒发病率预测研究中的应用

目的探讨应用GM(1,1)模型预测艾滋病、淋病、梅毒的可行性,为卫生部门制定相应的策略提供理论依据。方法运用GM(1,1)模型对全国2003-2012年艾滋病、淋病、梅毒发病率数据,进行建模拟合并预测变化趋势。结果建立艾滋病、淋病、梅毒发病率GM(1,1)预测模型,对全国发病率进行预测。艾滋病灰色GM(1,1)预测模型为:x(1)(k+1)=0.517e0.298k-0.437(C1=0.312,P1=1.000);淋病灰色GM(1,1)预测模型为:x(1)(k+1)=-144.792e-0.119k-158.882(C2=0.155,P2=1.000);梅毒灰色GM(1,1)预测模型为:x(1)(k+1)=59.727e0.154k-55.227(C3=0.197,P3=1.000)。上述三种模型拟合精度高,均可进行外推预测。通过三种模型预测2013-2015年全国艾滋病发病率可能分别为2.758/10万人、3.731/10万人、5.046/10万人;2013-2015年全国淋病发病率可能分别为5.552/10万人、4.928/10万人、4.374/10万人;2013-2015年全国梅毒发病率可能分别为39.660/10万人、46.251/10万人、53.937/10万人。结论 GM(1,1)模型可以很好的模拟和预测艾滋病、淋病、梅毒发病率在时间序列上的变化趋势。通过预测可知,艾滋病和梅毒的发病率可能会继续增加,而淋病的发病率可能会减少。应加强对性病的防治,降低性病对人群的危害。     

基于灰色GM(1,1)模型对我国糖尿病患者死亡趋势预测

目的预测我国糖尿病患者死亡变化趋势,为糖尿病防控提供参考。方法收集2007-2018年我国糖尿病患者死亡率数据,运用灰色GM(1,1)模型进行预测分析。结果2007-2017年我国城市糖尿病患者死亡呈下降趋势,而农村糖尿病患者死亡呈明显上升趋势;城市、城市男性、城市女性、农村男性、农村女性5个变量所拟合灰色GM(1,1)模型C值均<0.35,且P值均>0.95,模型拟合精度为1级,农村变量拟合的灰色GM(1,1)模型C值为0.391,P值为0.9,模型拟合精度为2级;6个变量所拟合灰色GM(1,1)模型平均相对误差值分别为1.102%、1.020%、1.199%、1.177%、0.495%、0.698%。结论灰色GM(1,1)模型在我国糖尿病患者死亡趋势预测效果较好,能够为糖尿病防治提供参考依据。     

武汉市伤寒、副伤寒发病率GM(1,1)灰色模型预测分析

目的 预测武汉市2012-2014年伤寒、副伤寒发病趋势,为制订针对性的防控措施提供依据.方法 根据武汉市2000-2009年的伤寒、副伤寒发病率,应用灰色系统理论,构建GM(1,1)模型进行预测分析.结果 武汉市伤寒、副伤寒发病率(1/10万)的GM(1,1)灰色模型为:(y)(t+1)=- 11.784809e-0.118065+ 13.994809,拟合检验显示本模型精度好(C=0.358,P=1.000),能较好地进行趋势预测分析.结论 预测提示2012 -2014年武汉市伤寒、副伤寒年发病率呈下降趋势,应继续采取改善饮用水卫生,加强卫生监管,实施健康教育等综合措施控制伤寒、副伤寒的发病水平.