基于灰色系统理论GM(1,1)模型的全国异地就医发展趋势预测研究

目的分析GM(1,1)模型在我国异地就医领域中应用的可行性,并预测我国异地就医未来发展变化趋势,以期为医疗保障的政策制定与规划决策提供借鉴和参考。方法基于灰色系统理论GM(1,1)模型,对2023年—2030年我国异地就医人次和医疗费用变化趋势进行定量预测分析。结果异地就医人次2023年—2030年预测结果分别是11605.476万、12306.701万、13029.631万、13774.936万、14543.310万、15335.467万、16152.142万、16994.094万人次,其模型平均相对误差为6.103%;而异地就医医疗费用2023年—2030年预测结果分别是5402.736亿、5769.652亿、6149.246亿、6541.956亿、6948.235亿、7368.554亿、7803.395亿、8253.262亿元,其模型平均相对误差为4.385%。结论运用GM(1,1)模型对我国异地就医未来发展变化趋势进行预测分析是可行的,且预测精度等级优秀,预测值与实际值走势一致,模型拟合度较高,符合历史发展趋势,具有较为科学的预测效果。同时,从异地就医的风险管理、基金监管和疾病预防3个方面提出相应的对策建议,以促进异地就医健康良性发展。

基于总体最小二乘法改进GM(1,1)模型的矿区沉降预测

【目的】针对煤矿区地表沉降受各种因素影响难以精确预测的问题,本研究提出采用总体最小二乘法(TLS)融入GM(1,1)模型进行试验研究。【方法】基于某矿区2011—2017年的沉降监测数据,分别采用基于总体最小二乘法(TLS)与最小二乘法(LS)的GM(1,1)模型进行预测试验。【结果】试验结果表明,基于GM(1,1)预测模型,采用TLS方法对2018年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.49 mm;对2019年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.55 mm。【结论】本研究验证了采用TLS方法的GM(1,1)模型相较于LS方法的GM(1,1)模型在矿区地面沉降预测中具有更高的精度和更好的效果。

基于GM(1,1)模型的长株潭地区土地覆被变化分析及趋势预测

对长株潭地区2002—2014年的土地覆被变化和土地利用强度进行了定量评价,并利用GM(1,1)模型对其发展趋势进行了预测分析。结果表明,2002—2014年长株潭地区各种土地利用类型均发生了较大的变化,城镇村及工矿用地、交通运输用地面积净增加,其他各类用地面积净减少。同期长株潭地区土地垦殖指数呈逐年下降趋势;土地开发强度指数、土地利用率指数、土地利用强度综合指数均呈逐年上升趋势。同时预测出研究区域2017—2026年各类土地利用数量情况,园地、草地、未利用土地、林地、耕地、水域面积出现不同程度减少,变化率分别达-19.15%、-12.31%、-7.10%、-3.12%、-2.80%、-1.18%;交通用地、居民点及工矿用地面积出现不同程度增加,变化率分别达35.57%、15.61%。

改进GM(1,1)模型在台兰河灌区引水量预测中的应用

台兰河流域灌区存在水量分配不均,水资源利用率低等特点,对本灌区年引水量进行模拟与预测具有重要意义。在传统GM(1,1)模型基础上,利用最小二乘原理,以原始序列与其模拟值的差值平方和最小为约束条件,构建改进GM(1,1)时间响应模型。结果表明,改进GM(1,1)模型模拟数据合理准确,精度较高,具有很强的实用性,可以运用于台兰河灌区引水量模拟与预测。

运用GM(1,1)模型预测建三江垦区地下水动态

地下水主要受天然因素和人为因素的影响。建三江垦区地下水利用程度较高,所以受人为因素的影响很大,基本上破坏了地下水在天然状态下的动态规律。为此,选择前进农场长观井资料,建立了GM(1,1)模型对其未来年份地下水埋深进行预测,为该区地下水合理开发利用提供科学依据。

基于GM(1,1)模型的西藏林芝地区人口预测

以2003~2010年林芝地区人口数据为研究对象,应用灰色系统理论建立了林芝地区人口的GM(1,1)预测模型,对其未来10年的人口规模进行预测。模型检验结果表明,所建模型具有很好的精度和很高的可信度;从2011~2020年西藏林芝地区人口发展趋势预测结果看,林芝地区在未来10年人口规模将呈现出持续稳定增长态势。

“双碳”目标下基于GM(1,1)算法的黑龙江省“电力及建成区绿化覆盖率”预测

在“双碳”目标下,电力行业、建成区绿化已成为服务全社会碳减排、支撑经济社会低碳转型的关键领域.而预测是系统规划和运行的基础.采用时间序列即灰色模型GM(1,1)预测方法,对黑龙江省近6年的电力消费量、建成区绿化覆盖率、水力发电量累计值、风力发电量累计值进行预测.预测结果显示,后验差比值c最大值为0.0358,相对残差检验值、多数的级比偏差值均小于0.1,预测结果精度较高,且与传统的需求预测方法相比,对历史数据的依赖也更小.

灰色GM(1,1)模型研究关中灌区地下水位变化规律

关中平原的渠灌区地下水位上升是普遍现象,严重时会造成一系列环境水文地质问题。本文通过建立灰色GM(1,1)模型研究了宝鸡峡灌区下游的地下水位变化规律,并进一步预测了其发展趋势。

基于IGM(1，1)模型的城市供水源地水质指标预测--以武汉市为例

城市供水源地水质的好坏,不仅直接影响着城市的经济和社会发展,而且会对城市居民的健康产生威胁,因此对水源地的水质预测就显得格外重要。现以武汉市的主要供水源地水质指标(高锰酸盐指数)为研究对象,尝试着应用经指数平滑改进后的GM(1,1)模型(IGM(1,1)模型)对武汉市9个水厂的水源地水质进行预测。从预测精度来看,IGM(1,1)模型预测精度较常规GM(1,1)模型有所提高,在9个水厂中,5个IGM(1,1)模型精度高于常规型,3个持平,1个稍低。从预测结果来看,6个水厂供水源地水质预测发展趋势良好,3个水源地水质变化趋势较差。

利用GM(1,1)预测模型预测房屋面积——以乌鲁木齐市为例

房屋面积数据是地震灾害损失评估的重要参数,也是地震应急数据库基础数据。数据库要求每年及时更新,但数据更新周期较长,达不到更新要求。本研究主要从乌鲁木齐统计年鉴中提取2001—2018年房屋基础数据,建立乌鲁木齐住宅建筑总面积及人均住宅面积数据增长模型,利用GM(1,1)预测模型和多元线性回归模型预测未来2年乌鲁木齐住宅建筑总面积和人均住宅面积。本研究得到的住宅建筑总面积及人均住宅面积数据可作为应急数据库中相关基础数据更新的补充手段,也可作为未来几年震害预测的参考基础数据。

基于主成分回归和GM(1,1)模型的安康市耕地面积变化及预测分析

对陕西省安康市2010—2020年耕地面积动态变化进行定量评价,并运用主成分回归和GM(1,1)灰色预测模型对耕地面积变化进行预测分析。结果表明,安康市耕地面积在2010—2020年逐年减少,共减少15773 hm^(2)。主成分回归分析得出影响安康市耕地面积发生变化的主要因素为社会经济因素[常住人口、第一产业产值、第二产业产值、GDP(国内生产总值)、城镇化率、全社会固定资产投资增长率和财政收入];GM(1,1)模型预测安康市的耕地面积于2024年将减少至355269.4 hm^(2)。在经济快速发展、城镇不断扩展、常住人口增加的背景下,耕地保护、土地整治工作刻不容缓。

盘龙铅锌矿区充水条件分析与基于GM(1,1)-Markov模型的涌水量预测

岩溶水害是威胁矿山开采安全的主要灾害之一。以广西武宣盘龙铅锌矿区为研究对象,在分析水文地质条件和岩溶发育的基础上,对矿区的充水条件进行了分析,并结合灰色理论与马尔科夫理论等方法对矿区涌水量进行了预测。结果表明:碳酸盐岩夹碎屑岩岩溶含水层为矿区的主要含水层,其富水性中等;岩溶含水层是矿区涌突水的主要充水水源,其他充水水源还包括黔江、大气降雨和地表积水等,主要是通过裂隙、溶洞、采空区冒落带和导水裂隙带等充水通道直接或间接充水;采用GM(1,1)模型、GM(1,1)残差模型和GM(1,1)-Markov模型对2010—2020年矿区涌水量进行预测,并对模型预测精度进行了检验,其中GM(1,1)-Markov模型的预测精度最优,平均相对残差仅为1.96%,并预测得出2021年上半年和下半年该矿区涌水量分别为825.08 m^(3)/h、867.40 m^(3)/h。该研究结果可为矿区安全生产和涌突水防治提供理论依据。

残差修正GM(1,1)模型在房屋建筑施工面积预测中的应用

房屋建筑施工面积可以有效反映建筑业的现实状况,对房屋建筑施工面积的预测结果可以为政府、企业在未来的策略方案提供更加有效的参考。采用传统GM(1,1)模型和改进后的残差修正GM(1,1)模型分别对房屋建筑面积统计数据进行预测,通过两种模型预测的结果,可以得出改进后的残差修正GM(1,1)模型可以在一定程度上减少误差,可以更有效地对房屋建筑面积进行预测。

一种改进灰色GM(1,1)模型在矿区沉降预报中的应用

针对矿区存在不均匀沉降现象,提出了一种马尔可夫-残差灰色GM(1,1)预报方法,推导了新方法建立模型的数学过程,基于新方法对矿区长期监测沉降数据进行预报。结果表明,2020年预测值最大残差为2.64 mm,最小残差为0.87 mm,2021年预测值最大残差为2.61 mm,最小残差为0.96 mm;2020年预测值平均残差为1.73 mm,残差RMS值、STD值分别为1.86、0.73 mm;2021年预测值平均残差为1.57 mm,残差RMS值、STD值分别为1.68、0.65 mm,新方法在矿区沉降预报中具有较高的精度和可靠性,长期监测预报结果可为矿区结构变形提供参考,为安全开采提供依据。

基于改进的GM(1,1)模型的辽宁锦州地区地下水时空预测研究

以辽宁锦州地区为研究实例,对比分析改进前后GM(1,1)模型在区域地下水预测的精度。结果表明:改进的GM(1,1)模型可实现各量权重的动态设定,在年和月尺度的地下水预测精度相比传统模型均有明显改善,其中年均预测误差降低12.5%,月均预测误差降低11.8%,地下水空间分布预测结果也更符合区域实际情况。成果对于其他区域地下水预测具有重要的参考价值。

基于GM(1,1)模型的东营市冬枣栽植面积预测分析

以东营市2004—2009年冬枣栽植面积的数据为依据,应用灰色系统理论构建了GM(1,1)模型,该模型残差大小和后验差检验符合精度要求,进而运用该模型对2010年东营市冬枣的栽植面积做了预测,为有关单位科学决策提供了依据。

Building a Comprehensive Well-off Society in Yunnan＇s Minority Areas A Study of the Prediction on the Differences in Life Quality Indexes

Based on the gray theory and GM （1, 1） model, the life quality indexes in next few years are predicted using the statistical data of the life quality indexes of Yunnan＇ s 8 minority areas in recent years and also compared with the standard value （2020） of building the national well-off society, and the differences between them are measured and calculated. Thus, effective reference information is provided for the decision-making of government.

民族地区教育现代化发展水平的测度与评价——基于2011—2019年教育发展指数分析

民族地区现代化的首要之举是实现教育现代化,即教育质量和发展水平的现代化。基于统计数据建构了民族地区教育发展指标体系,并通过灰色GM(1,1)预测模型和Tobit回归模型深入分析民族教育的未来发展趋势和主要影响因素。研究发现:时间上,2011—2019年民族地区整体教育发展指数呈阶梯上升趋势;空间上,西藏、云南地区上升幅度较大,宁夏则成为唯一下降的省份。未来五年内民族地区教育发展指数将实现稳步提升,但整体指数依然偏低且区域异质性持续存在。影响因素中,财政分权、财政自由度、转移支付力度和教育投入努力程度对民族地区教育发展指数有正向影响,而经济实力和城乡差异对其有负向影响。

甘肃省泾河流域2010-2019年农村生态环境质量分析及预测

[目的]研究甘肃省泾河流域农村生态环境质量评价的相关问题,为农村生态环境保护和高质量发展研究提供参考。[方法]基于压力—状态—响应(PSR)模型,构建了甘肃省泾河流域农村生态环境质量评价指标体系。运用熵值法和综合指数法对生态环境质量水平进行评价,并采用灰色GM(1,1)模型进行预测。[结果] 2010—2019年农村生态环境质量综合指数等级变化趋势为"劣等—差等—中等",但总体呈现上升趋势,压力指数呈"Ⅴ"型波动变化,状态指数和响应指数逐年增长,说明环境治理的政策实施有效,预计到2021年将达到良好等级。[结论]今后还需加大农村环保的资金和政策投入,改善各地环保制度措施,增强民众意识等。

关于“GM(1,1)模型的适用范围”一文的一个注记

本文扩展了刘思峰和邓聚龙的一个命题的适用范围 。