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)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线钢轨磨耗预测方法

为实现重载铁路小半径曲线段钢轨磨耗量的精准预测,提出一种非等间距灰色模型GM(1,1)与改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络相结合的钢轨磨耗预测方法。首先,根据积分原理优化GM(1,1)非等间距模型的背景值计算方法,基于改进的模型得到实测磨耗序列的初步预测结果;然后,利用IPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行自动寻优,对GM(1,1)模型初步预测序列的残差进行校正;最后,将优化后的两种模型组合构建基于GM(1,1)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线地段钢轨磨耗量预测模型。以某重载铁路桥上半径400 m曲线为例,利用长期的磨耗监测数据进行方法的适用性分析,研究结果表明:GM(1,1)-IPSO-BP模型克服了磨耗数据的非线性、随机性特征对计算结果的影响,预测精度优于单独使用GM(1,1)、IPSO-BP模型;背景值优化后的GM(1,1)模型预测准确性更可靠;IPSO优化算法提高了BP神经网络计算的精度和速度;预测结果和实测数据之间的相对误差不大于4%;在预测区间上的绝对误差小于0.4 mm,运用该方法能够较准确地得到钢轨磨耗的发展规律。研究结果可为重载铁路小半径曲线钢轨的精准维修和科学使用提供参考。

GM(1,1)模型在安徽省城镇化水平预测中的应用

为了推进安徽省城镇化建设,制定正确的城镇发展方针政策是十分必要的.而对安徽省未来城镇化水平进行合理预测则可为政府制定城镇发展方针政策提供理论依据.现选取2010~2021年的安徽省城镇化率作为研究数据,采用GM(1,1)模型对安徽省城镇化水平建立动态预测模型,并对建立的模型进行了检验.研究表明:GM(1,1)模型具有较好的拟合精度,建模精度达到99.38%.运用GM(1,1)模型对2022~2026年安徽省城镇化率进行预测,预测结果显示未来几年安徽省城镇化水平将呈上升趋势.

基于GM(1,1)模型室内加速试验下钢筋混凝土服役寿命预测

为研究西部盐渍土地区钢筋混凝土损伤劣化规律及服役寿命,设计了干湿循环、盐类侵蚀、紫外线辐射及太阳照射耦合因素下的室内加速试验,定期测试试件相对动弹性模量(RDEM)、相对质量评价参数(RQEP)和腐蚀电流密度(icorr)等宏观指标及扫描电镜(SEM)与X射线衍射(XRD)等微观指标来表征钢筋混凝土损伤劣化规律及腐蚀机理,同时利用GM(1,1)模型对钢筋混凝土服役寿命进行预测。研究结果表明:RDEM、RQEP及icorr均可在一定程度上表征混凝土损伤劣化过程,RDEM呈现出先增大后减小的趋势,RQEP表现为缓慢增长-平缓下降-加速下降三阶段变化特点,而icorr呈现缓慢增长-加速增长两阶段变化。利用GM(1,1)模型预测C35试件钢筋与混凝土失效时间分别为175 d和231 d,C40试件失效时间分别为273 d和497 d。

基于新陈代谢GM(1,1)++的疫情应急物资需求量预测研究

当大规模疫情发生时,应急物资的供给至关重要.在新陈代谢GM(1,1)模型的基础上提出了一种新陈代谢GM(1,1)++模型,即再加入新信息,移除原始数据中的旧信息的同时,将原始数据中与拟合值相对残差最大的数据项用拟合值替代.提出的方法既能够及时去掉意义逐渐降低的老信息,加入更能够反应系统目前特征的新信息,又能够降低其他因素对原始数据的扰动性,使原始数据更具规律性.为了检验新陈代谢GM(1,1)++模型的有效性,将其预测结果分别与传统GM(1,1)、新信息GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)的预测结果进行比较研究.试验结果显示,新陈代谢GM(1,1)++模型的误差平方和最小,预测准确性远优于另外3种预测模型.

基于GM(1,1)模型的地铁基坑变形预测研究

在深大基坑开挖过程中,基坑周围土体会受到扰动,势必会影响到基坑、基坑周围建筑物和构筑物的稳定与安全。为解决基坑开挖过程中变形监测周期过长而无法长期监测以及监测数据误差等问题,以某工程实例为依据,对基坑周围地表沉降变形进行监测,以地表沉降监测数据为基础数据建立GM(1,1)预测模型,进行基坑后期沉降变形预测分析。结果表明:该模型预测结果能较好的反映基坑的沉降变形情况,预测精度能满足工程需要,预测结果相对于实际观测值表现出超前现象,可为类似工程建设提供参考。

表达猪源GM-CSF重组PRRSV疫苗对同源高致病性毒株的免疫保护效力评价

为研究表达猪源粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子(GM-CSF)的重组猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)在动物体内的免疫调节特性及对其的保护效力评价,本研究将15头30日龄仔猪随机分成4组,空白对照组(DMEM)4头、疫苗对照组(HuN4-F112株)4头、疫苗组(rPRRSV-GM-CSF株)3头和攻毒对照组(DMEM^(+)HuN4株)4头。疫苗对照组肌注免疫HuN4-F112株10^(5) TCID_(50)/头、疫苗组肌注免疫rPRRSV-GM-CSF株10^(5) TCID_(50)/头,实验空白组和攻毒对照组肌注DMEM 2 mL/头,免疫后28 d,疫苗组、疫苗对照组和攻毒对照组肌注HuN4株(10_(5) TCID_(50)/头)。攻毒后的试验结果表明,免疫rPRRSV-GM-CSF重组病毒组和疫苗株HuN4-F112组获得完全保护,阴性对照组全部死亡;通过IDEXX试剂盒检测仔猪血清中PRRSV抗体水平可知,在免疫14 d后,疫苗组抗体水平显著高于疫苗对照组(P<0.05);由流式细胞术分析体内免疫细胞亚群比例可知,疫苗组同疫苗对照组相比,疫苗组的重组疫苗株能够引起免疫记忆细胞亚群CD4^(+)CD8^(+)T在免疫后28 d显著升高,以及引发攻毒后其抗原递呈细胞显著增多,进而促进CD4-CD8^(+)T的增殖以发挥抗病毒免疫应答。本研究筛选出了一株具有改善HuN4-F112弱毒疫苗株免疫效果的重组病毒rPRRSV-GM-CSF,为进一步研发广谱通用的新型疫苗奠定基础。

HEXA基因纯合变异导致GM2神经节苷脂贮积症1例并文献复习

GM2神经节苷脂贮积症是一罕见的常染色体遗传病,临床常有智力运动发育倒退、癫痫发作、眼底樱桃红斑、听觉过敏等症状。本文回顾性分析l例GM2神经节苷脂贮积症患儿的临床表现、辅助检查及基因检测结果,并对国内外文献进行复习,对该病的发病率、临床表现、诊断及治疗进行总结,旨在提高对HEXA基因突变导致GM2神经节苷脂贮积症的认识。

IL-23/GM-CSF抑制剂缓解强直性脊柱炎小鼠脊柱纤维化的机制研究

目的探讨粒细胞巨噬细胞-集落刺激因子(GM-CSF)靶向抑制剂和白细胞介素(IL)-23靶向抑制剂联合使用缓解强直性脊柱炎(AS)小鼠脊柱纤维化的作用机制。方法招募健康受试者(HC组)和AS患者(AS组)各6例,采集其外周静脉血,检测血清肿瘤坏死因子(TNF-α)、IL-23、IL-17和GM-CSF的水平。建立AS小鼠模型。30只小鼠随机分为Control组、Model组、IL-17A Inh组(阳性对照组)、IL-23 Inh组、GM-CSF Inh+IL-23 Inh组,每组6只。ELISA法测定小鼠血清TNF-α、IL-23、IL-17和GM-CSF的水平。Western blot法测定小鼠脊柱周围肌肉/韧带组织上皮-间质转化(EMT)标志物E-cadherin、N-cadherin、snail、Vimentin的水平以及脊柱骨组织核因子-κB配体的受体激活因子(RANKL)、骨保护素(OPG)和碱性磷酸酶(ALP)的水平。micro-CT测定小鼠左后爪和脊柱(L5~6脊椎骨)新生骨和成熟骨体积。结果与HC组相比,AS组患者血清中TNF-α、IL-23、IL-17和GM-CSF水平升高(P<0.05)。与Control组相比,Model组小鼠血清中TNF-α、IL-23、IL-17和GM-CSF水平升高(P<0.05),脊柱周围肌肉/韧带组织E-cadherin的相对表达水平下调(P<0.05),N-cadherin、snail和Vimentin的相对表达水平上调(P<0.05),脊柱骨组织RANKL的相对表达水平上调(P<0.05),小鼠左后爪和L5~6脊椎新生骨体积增大(P<0.05)。与Model组相比,GM-CSF Inh+IL-23 Inh组上述指标的水平均逆转(P<0.05),IL-23 Inh组上述指标均无明显差异(P>0.05)。与Control组相比,Model组小鼠脊柱骨组织OPG和ALP的相对表达水平上调(P<0.05);与Model组相比,GM-CSF Inh+IL-23 Inh组上述指标无明显差异(P>0.05)。结论GM-CSF靶向抑制剂和IL-23靶向抑制剂联合治疗可以降低AS小鼠炎症水平,缓解脊柱周围肌肉、韧带组织纤维化,并抑制脊柱骨组织表达RANKL,减少新生骨形成和病理性骨重塑,保护脊柱的活性。

基于GM(1,1)模型的甘肃省碳排放灰色预测研究

“双碳”目标战略为我国经济低碳绿色发展提供了机遇和挑战,为了给甘肃省碳减排方案的制定和实施提供理论依据,文章基于《甘肃省统计年鉴》2009—2021年各行业能源消费相关数据,通过二氧化碳排放测算得出甘肃省碳排放基础数据,运用GM(1,1)模型对2022—2033年的甘肃省碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量进行了预测,得出了2022—2033年甘肃省的碳排放量和人均碳排放量整体呈逐年上升趋势,而碳排放强度却呈现出逐年下降趋势的结论。研究结果表明:以甘肃省当前的发展现状,在未实施强有力的碳减排干预措施下,甘肃省整体碳排放量和人均碳排放量仍逐年上升,还未见峰值和拐点,要想与全国同步实现“双碳”目标,需要制定强有力的碳减排政策措施,进行产业结构调整,深入贯彻落实减污降碳行动。

真菌血清学G试验、GM试验、真菌涂片培养在ICU患者合并侵袭性真菌感染中的临床诊断价值

目的分析真菌血清学G试验、GM试验、真菌涂片培养在ICU患者合并侵袭性真菌病感染(invasive fungal infections,IFI)中的临床诊断价值。方法选取2021年3月—2023年5月本院收治的ICU疑似真菌感染患者202例为研究对象,根据临床诊断结果分为IFI组(n=155例)及非IFI组(n=47例),所有患者均行G试验、GM试验及真菌涂片培养。分别比较两组ICU患者的G试验、GM试验及真菌涂片培养的单独试验结果,G试验、GM试验联合试验结果以及G试验、GM试验、真菌涂片培养试验联合试验结果;对比分析三种检测试验方法的临床诊断价值。结果IFI组G试验阳性率为88.9%,GM试验阳性率为66.7%,涂片培养阳性率为80.5%,G试验+GM试验阳性率为95.8%,三者联合检测阳性率为97.2%;非IFI组G试验阳性率为17.7%,GM试验阳性率为8.5%,涂片培养阳性率为19.2%,G试验+GM试验阳性率为14.6%,三者联合检测阳性率为10%。此次研究对202例ICU患者进行痰涂片培养,其中检出数量最多的前三位为白假丝酵母菌(47%)、光滑假丝酵母菌(15.2%)及近平滑假丝酵母菌(12.1%),G试验、GM试验及痰涂片培养单独试验结果的阴性预测值、阳性预测值、特异度及敏感度差异无统计学意义(P>0.05);G试验+GM试验联合的敏感度高于单独G试验、GM试验及痰涂片培养(P<0.05),但阴性预测值与单独G试验差异无统计学意义(P>0.05);三者联合试验的敏感度及阴性预测值均高于单独试验结果(P<0.05)。结论G试验、GM试验和真菌涂片培养三者联合检测可以提高ICU患者IFI早期诊断的敏感性,指导临床医生早期用药治疗合并侵袭性真菌病,从而改善患者的预后。

基于FRAM-GM法的直升机事故致因研究

为了定量分析直升机事故的主要致因,本文以美国某起直升机事故为例,使用灰色理论(Grey Model,GM)对功能共振分析法(Functional Resonance Analysis Method,FRAM)进行改进,建立FRAM-GM模型。剖析了该架直升机从维修到坠毁的整个过程,找出引发该事故的重要失效功能连接路径并提出对应屏障措施。理论层面上,经过后验差检验,后验差比值c<0.35,小误差概率P>0.95,预测精准可靠;直观层面上,使用Matlab研究了预测值和专家评分之间的相关关系,结果表明预测值与专家评分之间有强相关性,验证了该模型在直升机事故原因分析中具有可行性,为通航领域事故分析提供一定理论依据。

改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型天然气产量预测研究

为提高天然气产量在少样本情形下预测的准确性,基于对过去的预测误差进行学习的思想,加入自适应学习因子和组合学习因子以改进模型,构建包含GM(1,1)、ARIMA和LR的集成预测模型。该模型以平均误差百分比为评价指标,依据预测步长变化和过去预测误差对单个模型分别进行动态调整,再建立目标规划模型对各模型进行动态加权。实证结果表明,改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型能够更好地提取时间序列的长短时依赖关系,与其它的主流模型相比,其预测精度更高。对近5年的天然气产量进行一步、五步与八步预测,GM(1,1)-ARIMA-LR集成模型预测误差分别为1.187%、3.129%、9.855%。本文运用该模型对2023-2030年中国天然气产量进行预测。

基于SSA-LMD-GM的大坝变形组合预测模型

为提高大坝变形预测精度,针对大坝原始监测信号中的噪声,以及其非平稳性、非线性等特点,引入奇异谱分析(SSA)和局部均值分解(LMD)方法,提出SSA-LMD-GM模型。采用奇异谱分析(SSA)对原始监测信号进行去噪处理,为充分提取大坝形变信息特征,利用局部均值分解(LMD)对去噪后的监测信号进行分解。针对乘积函数(PF)分量的特征采用合适的模型预测分析,剩下余项则采用GM(1,1)模型。利用实际工程案例进行检验,结果表明,相较于其他模型,SSA-LMD-GM模型预测精度和拟合精度更加优秀,能较好地预测大坝变形趋势,具有一定的应用价值。

基于改进GM(1,1)模型的生活用水量预测

生活用水量预测是城市给水规划的关键,其核心是提高预测的精准度。由于传统GM(1,1)模型误差主要来源于背景值和初始值,文章采取引入幂函数改进背景值和初始值2种改进方法。引入幂函数改进背景值权重构造,使新数据占改进模型主导地位;引入幂函数减少原始数据振荡,优化原始序列。将改进后的2种模型应用于河南省生活用水量预测中,并与传统GM(1,1)模型进行比较。结果表明改进模型各个检验均满足要求,可进行中长期用水量预测,预测可得2025年河南省生活用水量为48.31×10^(8)m^(3)。优化原始值改进的GM(1,1)模型预测效果好、精度高,可为当地水资源保护、管理提供参考。

基于GM(1,1)模型的西藏自治区青稞种植面积预测

稳定青稞种植面积一直是西藏自治区落实国家粮食安全与西藏青稞安全的重要议题。文章依据2006—2021年西藏自治区青稞种植面积实际数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型,模拟精度达到最高级别1级。预测结果显示,“十四五”期间西藏自治区青稞种植面积仍然会总体保持增长态势。

基于GM(1,1)模型的贵州省农产品冷链物流需求预测

为提前了解贵州省农产品冷链物流需求发展趋势,把握未来贵州省农产品冷链需求,让相关部门、企业更好地对农产品冷链物流进行规划建设。文中选取贵州省七类适冷农产品总产量作为样本数据,运用灰色GM(1,1)模型对贵州省2022-2031年农产品冷链物流需求量进行预测。结果表明,所构建模型通过了有效性检验及精度检验,贵州省农产品冷链物流需求是逐年加大的。最后,对未来贵州省农产品冷链物流的发展,提出几点建议。

液氦温区大冷量GM制冷机仿真及参数分布研究

为提高液氦温区GM制冷机制冷效率,加快产品迭代速度,采用Sage仿真软件对鹏力超低温生产的一台KDE420两级GM制冷机进行了整机建模,该制冷机由两台KDC6000V压缩机并联驱动,模拟结果显示该制冷机一、二级分别可获得71.6 W@50 K、2.6 W@4.2 K制冷量,与实验测试结果基本一致。同时对模型中整机(火用)损失情况、膨胀机内温度和(火用)流分布等进行了系统分析。分析表明:进入二级回热器的(火用)占一级膨胀腔(火用)的69.5%,二级回热器铅丸段温度梯度过高,通过优化二级回热填料可进一步提高制冷性能。

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。

血清IL-17联合血清GM试验和BALF-GM试验对ICU侵袭性肺曲霉菌病的诊断价值

目的通过监测ICU内具有真菌侵袭高风险的肺部感染患者血清IL-17水平、血清半乳甘露聚糖(GM)试验及肺泡灌洗液(BALF)-GM试验变化,探索联合检测对于早期诊断ICU侵袭性肺曲霉病(IPA)的价值。方法选择60例肺部感染且具有真菌感染相关危险因素的患者,将其分为2组,试验组为确诊+临床诊断IPA组(30例);对照组为拟诊IPA组(30例)。分别进行年龄、危重度评分、血常规(淋巴细胞绝对值)、血清IL-17水平、血清GM试验、BALF-GM试验、BALF真菌培养鉴定和细胞学检测以及肺部影像学检查,并采集数据。应用电化学发光法检测各组血清IL-17水平,采用酶联免疫吸附试验进行GM试验检测。应用logistic回归分析及绘制受试者工作特征曲线(ROC),分析血清IL-17水平、血清GM试验以及BALF-GM试验诊断IPA的效能;进一步评估3种指标联合检测对早期诊断IPA的效能。两两指标联合为血清GM试验联合BALF-GM试验、血清IL-17联合血清GM试验、血清IL-17联合BALF-GM试验。结果试验组患者血清IL-17、血清GM试验以及BALF-GM试验水平均明显高于对照组(P<0.05);logistic回归分析及ROC曲线分析结果显示,血清IL-17联合BALF-GM试验对IPA诊断的灵敏度为86.7%,特异度为80.0%,曲线下面积为0.852,高于血清IL-17联合血清GM及血清GM联合BALF-GM检测。结论IPA患者血清IL-17高表达,且与BALF-GM试验联合检测,能提升IPA的早期诊断价值。