基于灰色GM(1,1)模型的我国医院感染患病率变化趋势及预测

目的了解我国医院感染患病率变化趋势,并采用灰色GM(1,1)模型对我国不同规模医院的医院感染患病率进行预测,为医院感染防控提供数据支持和新思路。方法采用描述性流行病学方法分析我国医院感染患病率变化趋势,2008—2016年我国医院感染患病率数据进行灰色GM(1,1)模型构建,2018—2020年数据进行模型验证。采用构建的灰色GM(1,1)模型对2022—2024年我国医院感染患病率进行预测。结果我国医院感染患病率呈下降趋势,随着医院规模的增加医院感染患病率升高。医院感染患病率灰色GM(1,1)模型的精度良好、拟合效果较高。2024年全国、<300张床位医院、300~599张床位医院、600~899张床位医院和≥900张床位医院的医院感染患病率可降为1.00%、0.49%、0.90%、1.13%和2.05%。结论我国医院感染防控效果明显,灰色GM(1,1)模型对我国医院感染患病率有较好的预测效果。

基于GM(1,1)模型的江苏省淮安市5岁以下儿童死亡预测分析

目的 分析2008年1月1日至2021年12月31日淮安市5岁以下儿童死亡现状,构建灰色GM(1,1)预测模型预测2022—2025年淮安市5岁以下儿童死亡变化趋势。方法 数据来源于江苏省妇幼卫生信息系统监测数据。采用描述流行病学方法综合分析2008-2021年淮安市5岁以下儿童死亡死因并评估失能调整寿命年(DALY)损失,用R3.6.2软件构建灰色GM(1,1)预测模型预测淮安市2022-2025年不同年龄段儿童死亡率和非故意伤害死亡发生率。结果 2008-2021年淮安市共报告5岁以下儿童死亡3 315例,平均死亡率为4.44‰,总体呈下降趋势。5岁以下儿童主要死因为意外窒息、先天性心脏病、早产或低出生体质量、出生窒息、溺水。14年间因5岁以下儿童死亡共损失111 141.98个DALY。GM(1,1)模型结果显示,除了交通意外的模型精确等级结果为3级,其他指标的预测模型拟合效果均较好。2022-2025年预测结果显示,除交通意外死亡率呈逐年上升趋势外,不同年龄段5岁以下死亡和非故意伤害死亡率均呈下降趋势。结论 GM(1,1)对5岁以下儿童死亡预测的拟合效果较好,可以应用于预测。灰色GM(1,1)预测模型预测2022-2025年淮安市5岁以下儿童死亡率总体呈下降趋势,政府相关部门应进一步加强儿童早产、先天性心脏病及非故意伤害的防控和救治工作,把5岁以下儿童死亡率控制在更低的水平。

面向“十四五”规划基于灰色GM(1,1)模型的沈阳市物流需求预测分析

“十四五”规划时期,推动东北全面振兴是重要的发展方向。其中物流的发展至关重要。东北地区因其地域特点,物流需求具有不确定性,亟待开展预测方法研究。文章以沈阳市为例,以2008—2022年货运量作为样本数据,提出基于灰色GM(1,1)模型的东北地区物流需求预测方法。通过仿真实验计算2008—2022年的物流需求,经过与实际值对比,对预测结果进行检验与分析,验证了文章所提出的模型是有效的;预测未来5年的物流需求量。实验结果表明,此方法能为沈阳市物流需求的定量分析提供较为准确的基础,同时为政府出台相关政策和企业进行物流规划建设提供参考价值。

基于GM(1,1)的山东省沿海港口物流需求预测研究

沿海港口是国际贸易的关键通道,提高沿海港口的物流服务水平能带动区域经济发展,山东省作为一个港口大省,拥有数个重要港口,沿海港口行业已成为山东省经济发展的支柱产业,但由于建设不合理等原因,山东港口也存在许多问题。因此,文章选取山东省七个沿海港口城市,采用GM(1,1)模型对山东省主要沿海港口物流需求量进行预测,发现未来五年山东省沿海港口的物流需求逐年稳定提升,最后结合山东省沿海港口物流发展现状提出相应的发展对策及建议。

基于ARIMA-GM(1,1)组合模型的河南省卫生总费用及其构成预测分析

[目的]对河南省2021-2027年卫生总费用及其构成进行预测,为河南省相关部门制定与改进卫生决策提供参考。[方法]利用2012-2020年河南省卫生总费用及其构成的相关资料,以ARIMA模型、GM(1,1)模型为基础,建立组合模型,对河南省2021-2027年卫生总费用及其构成进行预测。[结果]组合模型拟合效果较好,为最优模型。模型显示2021-2027年,河南省卫生总费用从4360.7亿元升至7305.8亿元,政府卫生支出占比从29.13%升至31.23%,社会、个人卫生支出占比分别从41.35%、29.52%降至40.2%、28.56%。[结论]河南省卫生总费用呈逐年增长态势。经预测,2021-2027年河南省卫生总费用将持续稳步增长。河南省仍需高度重视医疗卫生事业发展,控制卫生费用增长速度。

基于岭回归和GM(1,1)组合的上海市物流需求预测模型

为了提高上海市物流需求量预测精度,运用GM(1,1)和岭回归组合预测方法基于9个影响因素构建需求预测指标体系,选取近13年的历史数据预测上海市未来4年的物流需求量并与BP神经网络和GM(1,1)预测模型进行对比。结果表明,文章提出的组合预测模型预测精度优于其他模型,其均方根误差和平均相对误差分别至少减少了42.8%和45.4%,证明模型的优越性和可行性,可为其他地区的物流需求预测提供研究方向。

基于灰色GM(1,1)模型的眉山市生鲜农产品冷链物流需求预测

冷链物流是将冷冻冷藏类食品原料及成品在生产、储存、运输以及售卖等各个环节中始终放置于规定的低温环境中,以保证运输过程中食品的质量。本文以眉山市生鲜农产品冷链物流现状出发,同时整合2015—2021年眉山市冷链物流需求的相关数据。利用灰色GM(1,1)模型对眉山市生鲜农产品冷链物流未来5年的需求以及各种影响因素进行分析。期望能够为其发展规划与决策提供参考,并为农产品冷链物流产业的持续进步夯实基础。

基于GM(1,1)模型的新能源汽车销量预测研究

交通运输是碳排放的重点行业,因而新能源汽车的推广使用是减少碳排放、实现国家“双碳”目标的重要举措。近年来,政府已出台各项新能源汽车补贴政策,持续推动新能源汽车产业的发展。研究基于GM(1,1)模型,根据2012-2021年中国新能源汽车年销量数据,对未来五年新能源汽车销量进行预测。研究发现,新能源汽车产业已逐渐迈入快速发展阶段,销量增长速度呈现逐年加快的趋势。针对当前新能源汽车发展迅速的现状进行原因分析,并在补贴退坡政策影响下为新能源汽车产业的未来发展提供参考建议。

基于GM(1,1)模型的河南省GDP预测研究

GDP是一个衡量国家或地区经济发展规模的核心指标,对政府的经济管理和宏观决策具有重要的理论依据。选取河南省2010—2019年的GDP数据,建立了河南省GDP的GM(1,1)预测模型。通过级比偏差检验、后验差比检验和小误差概率检验后,发现该模型精度可以达到一级。该模型可为河南省的经济发展研究提供决策依据和理论参考。

基于GM(1,1)模型的青岛港物流需求预测研究

港口是国际贸易的关键通道,对城市现代化和区域经济发展起着至关重要的作用,提高港口的物流服务水平能带动区域经济发展,而对港口的物流需求进行预测是优化港口物流活动的重要举措之一。青岛港具有先天的地理优势且有国家利好政策的加持,故而拥有很大的发展潜力。为了在制定青岛港高质量发展战略的过程中为其提供可靠的参考依据,文章利用GM(1,1)模型预测了青岛港未来五年的物流需求,发现未来五年青岛港的物流需求逐年在稳定提升,模型精度较好,预测值比较可靠,进而结合青岛港发展现状提出相应的发展对策与建议。

基于GM(1,1)灰色预测模型的聊城市卫生专业技术人员需求预测分析

目的预测分析聊城市卫生专业技术人员的需求,为相关研究或政策制定提供思路或参考。方法通过Excel录入数据,运用SPSSPRO根据2013年12月—2021年12月的基线数据拟合GM(1,1)灰色预测模型,预测2022—2030年卫生专业技术人员的需求情况。结果构建的GM(1,1)灰色预测模型的拟合程度和精度均比较高,而且预测结果显示,卫生专业技术人员、执业(助理)医师和注册护士的数量都呈逐年上升趋势。结论2022—2030年,聊城市不同类型卫生人员数量都有显著增加,注册护士的增幅大于执业(助理)医师的增幅,医护人员结构不合理,需要不断优化卫生人力资源配置,使医护比趋于合理化,同时也可看出GM(1,1)灰色预测模型适用于卫生专业技术人员的预测。

基于灰色GM(1,1)模型的电力负荷预测应用研究

电力负荷预测是电力系统最重要的基本工作之一。能够精准、科学的进行电力负荷预测,是保障电力系统安全稳定的运行、国家电网优化配置与建设,对提高国民经济发展、降低发电成本等具有重要意义[1]。本文对当前传统的灰色系统预测模型进行了简单介绍,并作出分析比对,提出所存在的问题。针对逐年增长的城市用电量需求,对电力负荷预测技术深入研究,提出一种预测精度更高的改进型GM(1,1)预测模型[2]。该模型主要用于中小型城市用电量预测,结果表明,该模型可以提高对于中长期电力负荷的精准度预测。本文可为电力系统工作人员进行年用电量预测提供理论参考方法。

优化的GM(1,1)模型及其适用范围

在已有灰色理论的基础上 ,利用“最小二乘法”确定 GM(1 ,1 )白化权函数的时间响应函数中的常数 c,摈弃了传统 GM(1 ,1 )把原始序列中 x( 0 ) (1 )作为初始条件的欠科学的做法 ,构建了时间响应函数的优化模型。经大量的数据模拟和预测 ,发现优化的 GM(1 ,1 )模型各项指标均优于传统的 GM(1 ,1 )模型 。

GM(1,1)幂模型求解方法及其解的性质

根据灰色系统信息覆盖的基本原理,给出了GM(1,1)幂模型中参数α的估计方法。讨论了α的不同取值对模型解的影响,对其白化微分方程解的定理进行了补充,并给出了白化微分方程解的优化方法。结果表明,所提出的建模方法更能适应于一类具有饱和状态或发展变化受众多因素影响的波动原始序列,在0<α<1且a>0和α>1且a<0两种情形下,GM(1,1)幂模型与灰色Verhulst模型具有相同的极限性质,但模拟预测精度高于灰色Verhulst模型。

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。

GM(1,1)优化模型在滑坡预测预报中的应用

灰色模型在社会科学、自然科学的许多方面已得到广泛的应用 ,并取得了一系列重大成果。在斜坡 (滑坡 )地质灾害研究方面 ,灰色模型多用于斜坡 (滑坡 )变形的中长期预测预报 ,且精度较高 ;但对滑坡短临预测预报精度较差 ,甚至不能适用 ,有待改进。滑坡变形预测预报的实际算例表明 ,以优化灰色模型背景值为基础的优化GM(1,1)模型 ,具有对建模结果进行优化的能力 ,即能用于斜坡变形的中长期预测预报 ,又能适于滑坡短临预测预报 ,且都能获得较高的模拟和预测精度。应用传统线性GM(1,1)模型和非线性Verhulst模型进行对比分析 ,检验了优化GM(1,1)

基于GM(1,1)幂模型的振荡序列建模方法

针对小样本振荡序列的预测问题,提出了基于单变量一阶灰色幂模型(简称GM(1,1)幂模型)的振荡序列建模方法。基于GM(1,1)幂模型中参数之间的关系,构建了一个非线性优化模型来寻求模型参数的最佳值,以此实现对振荡序列的高精度预测。结果表明,建模方法能够较好地体现数据的波动特征,且易于在计算机上实现,进一步拓宽了灰色模型的应用范围。最后以实例验证了所建模方法实用性和有效性。

基于灰色模型GM(1,1)的海岸线变化趋势预测——以辽河口三角洲地区为例

将灰色模型GM(1,1)用于海岸线变化预测,在分析灰色系统理论的原理与方法,探讨灰色模型在海岸线变化趋势预测的可能性的基础上,以多时相Landsat遥感影像为数据源进行海岸线提取,设置原点和若干侧线,建立GM(1,1)模型的原始序列并进行模型计算,得到若干预测点和预测海岸线.最后通过残差检验和交叉检验的方式对预测结果进行了验证.结果表明:利用灰色GM(1,1)模型进行海岸线预测是合理可靠的,并且在辽宁省国土资源规划地理信息系统中得到应用和推广.

同时利用x^((1))(1)和x^((1))(n)为GM(1,1)建模初始条件的预测方法研究

以灰色GM(1,1)模型初始条件的优化为主要研究目的,分别讨论了以x(1)(1)、x(1)(n)为初始条件的GM(1,1)建模机理;提出了同时利用x(1)(1)和x(1)(n)为GM(1,1)模型初始条件的新方法,以x(1)(t)的模拟值与原始数据的1-AGO序列的误差平方和最小为约束条件,推导了初始条件优化后的预测模型公式;对模型预测精度起决定性作用的参数进行分析,给出了初始条件优化后模型的适用范围。经大量的数据模拟和预测,发现初始条件优化后的GM(1,1)模型各项精度指标均优于传统的GM(1,1)模型。

基于改进GM(1,1)的洪涝灾害应急物资动态需求预测

洪涝灾害的突发性及不确定性使得灾害发生后,难以搜集到大样本数据对应急物资的需求量进行快速准确的预测。以灰色系统理论为基础,提出一种改进GM(1,1)动态预测模型,结合库存管理方法构建应急物资动态需求模型,以湖南省2016年3月发生的洪涝灾害为真实案例,对此文提出的模型有效性进行验证。结果表明:改进GM(1,1)模型具有可行性与实用性,比传统GM(1,1)模型具有更高的预测精度。