结直肠癌异时性腹膜转移患者远期预后的影响因素及风险预测模型构建

目的分析影响结直肠癌异时性腹膜转移患者远期预后的因素,并建立风险预测模型。方法回顾性分析90例接受肿瘤细胞减灭术及腹腔热灌注化疗治疗的结直肠癌异时性腹膜转移患者临床资料,依据随访3年期间预后情况将患者分为病死组(n=65)和存活组(n=25)。采用Cox回归分析影响结直肠癌异时性腹膜转移患者远期预后的因素,依据回归分析结果构建风险预测模型,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估风险模型的预测效能。结果病死组中年龄≥60岁、原发灶T4分期、出院时癌胚抗原(CEA)≥5μg/L、腹膜癌指数≥20分、肿瘤细胞低分化程度的患者占比均高于存活组,差异有统计学意义(P<0.05);经Cox回归分析显示,年龄≥60岁、原发灶分期为T4分期、出院时CEA≥5μg/L、腹膜癌指数≥20分、肿瘤细胞低分化程度为影响结直肠癌异时性腹膜转移患者远期预后病死的危险因素(P<0.05)。绘制列线图构建结直肠癌异时性腹膜转移远期预后病死风险预测模型,验证模型区分度显示C-index值=0.762,具有良好的区分度;绘制标准曲线显示,校准曲线和Y-X直线相近,模型准确度良好;对模型预测效能进行验证,结果显示,风险模型评估结直肠癌异时性腹膜转移患者远期预后病死的曲线下面积(AUC)为0.762,95%CI为:0.636~0.887、P<0.001。结论年龄、出院时CEA水平、原发灶分期、腹膜癌指数及肿瘤细胞分化程度为结直肠癌异时性腹膜转移患者远期预后的影响因素,基于以上因素构建的风险预测模型对结直肠癌异时性腹膜转移患者远期预后具有一定评估价值。

基于改进非等时距灰色模型与PSO优化的轨道不平顺预测

基于轨道动检数据开展的轨道不平顺预测研究,可用于指导以预防为主的养护维修作业。将改进非等时距灰色模型与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合来实现轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)的高精度预测。在考虑TQI原始动检数据特征的基础上增加原始数据平滑优化、累加初始值优化和背景值优化等环节提出改进非等时距灰色模型。利用PSO算法的启发式搜索优势,以平滑优化参数、初始值优化参数、背景值优化参数为搜索目标,以预测平均相对误差为适应度函数,实现预测模型参数的自适应优化。在此基础上,基于优化参数计算得到拟合区间和外推区间上的TQI预测结果。选取沪昆线上行区段实测TQI数据对本文方法进行验证,并与既有TQI组合预测模型的预测结果进行了对比。研究结果表明,模型可有效捕捉TQI序列中的随机波动与实时演变趋势,在外推区间上的平均相对误差分别为2.04%和2.54%,预测性能优良;当TQI序列振荡特性显著时,本模型仍能保证预测结果的可靠性;与组合预测模型相比,该模型规避了残差修正、多算法融合等繁琐步骤,可通过有限优化环节提升预测精度,为轨道不平顺预测提供一种新方法。

椎管内分娩镇痛产妇产时发热预测模型的建立与验证

目的建立椎管内分娩镇痛产妇产时发热预测模型并验证其效能。方法选择2021年1—12月行椎管内分娩镇痛产妇2276例作为训练集,年龄≥18岁,BMI 18.5~40.0 kg/m^(2),ASAⅠ或Ⅱ级,根据产妇是否出现产时发热(体温≥38.0℃)分为两组:发热组与未发热组。采用多因素Logistic回归分析确定椎管内分娩镇痛产妇产时发热的危险因素并建立预测模型。选择2022年1—3月于同一医院行椎管内分娩镇痛产妇568例作为验证集,纳入标准与训练集相同,通过R语言进行模型的外部验证。结果本研究训练集中有197例(8.7%)产妇出现产时发热;验证集中有46例(8.1%)产妇出现产时发热。多因素Logistic回归分析显示,训练集中初产妇、中性粒细胞计数升高、贫血及预估新生儿体重增加是产时发热的独立危险因素,体表面积增大和分娩镇痛前宫口增大是产时发热的保护因素。根据上述危险因素建立椎管内分娩镇痛产妇产时发热的预测模型,受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.698(95%CI 0.660~0.732),敏感性为83.2%,特异性为47.9%。验证集中通过R语言进行外部验证,预测模型的AUC为0.703(95%CI 0.634~0.772),敏感性为65.2%,特异性为71.3%。结论初产妇、中性粒细胞计数升高、贫血及预估新生儿体重增加是产时发热的危险因素,体表面积增大和分娩镇痛前宫口增大是保护性因素,基于这些指标构建的预测模型可以较好地在分娩镇痛前预测产时发热的发生。

基于马尔可夫残差修正灰色模型的轨道质量指数及其分项预测

为研究轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)及各分项值的变化趋势,本文考虑动检数据的非等时距特征,构建了关于TQI及各分项值的一阶灰色模型。原始数据经过累加变换后,利用最小二乘法求解模型的灰参数,并引入马尔可夫残差修正方法对灰色模型进行修正。通过对比修正前后灰色模型TQI及各分项的输出值(拟合值和预测值)与实测值,验证残差修正对提升模型预测精度和降低预测误差的改善效果。结果表明:经马尔可夫残差修正后,灰色模型TQI及各分项输出值可以较好反映其波动情况;与修正前灰色模型相比,修正后灰色模型TQI预测值与实测值的平均误差由1.59%降至0.89%,整体预测精度由2级提升到1级;TQI各分项预测值与实测值的平均误差由3.18%降至1.42%,整体精度由2~4级提升到1~2级。从降低误差和提升预测精度两方面看,修正后灰色模型的预测效果明显提升。

宫内感染所致产时发热的影响因素及列线图预测模型构建

目的:研究阴道试产过程中产时发热的影响因素,并构建宫内感染所致产时发热的列线图预测模型。方法:收集2020年1年—2021年12月宁波市妇女儿童医院收治的阴道试产过程中出现产时发热的444例产妇的资料。回顾性分析患者的临床资料、症状、体征及实验室检查结果,比较宫内感染所致产时发热与非宫内感染所致产时发热的临床特点及实验室指标差异,采用多因素logistic回归模型分析产时发热的相关因素。应用R4.1.0软件及rms和regplot程序包建立列线图模型,应用Bootstrap重采样法进行模型验证,绘制预测模型校准曲线及受试者操作特征曲线。结果:444例产时发热产妇中,182例(41.0%)产后明确为宫内感染,262例(59.0%)为非宫内感染所致。单因素分析结果显示,引产前住院时间、引产时间、使用米索前列醇、妊娠合并免疫系统疾病、白细胞计数(WBC)及超敏C反应蛋白(hs-CRP)在宫内感染所致产时发热与非宫内感染所致产时发热组间差异有统计学意义(均P<0.05);多因素logistic回归分析结果显示,妊娠合并免疫系统疾病和使用米索前列醇是宫内感染所致产时发热的保护因素(OR=0.31和0.36,均P<0.05),而WBC和hs-CRP增加是危险因素(OR=1.20和1.09,均P<0.05)。基于上述四项独立影响因素构建的列线图模型预测宫内感染所致产时发热的曲线下面积为0.823,校准曲线显示预测值与实测值基本一致。结论:产时发热影响因素众多,本研究构建的列线图模型对于宫内感染所致产时发热具有较好的预测价值。

基于非等时距加权灰色模型与神经网络的组合预测算法

非等时距预测算法在不等时间间隔序列的趋势分析与预测方面具有重要作用.在传统灰色预测理论的基础上,提出一种基于非等时距加权灰色模型和神经网络的组合预测算法.通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始数据序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,以真实反映时间序列发展对预测结果的影响.在此基础上,引入BP神经网络对灰色预测的残差序列进行修正,进一步提高了预测精度.经算例验证,该算法预测精度达到1级,且高于类似算法.

基于非等时距加权灰色模型与神经网络的轨道不平顺预测

对轨道不平顺的发展趋势进行有效预测,可以提高铁路线路养护的维修效率,保障行车安全。根据轨道不平顺的发展特性,提出一种基于非等时距加权灰色理论和神经网络法的组合预测方法。该方法通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始TQI序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,较好地反映了时间序列对轨道不平顺预测结果的贡献。在此基础上,引入BP神经网络模型对TQI预测的残差序列进行修正,较好地克服了单一模型预测精度偏低的不足。分别对沪昆线上行两段线路的轨道不平顺进行预测,结果表明该预测方法相对误差平均值分别为2.76%和2.08%,预测结果的后验差比值分别为0.121和0.151,精度等级达到1级。

基于多因素不等时距灰色模型的雷达故障预测

故障预测对制定雷达精确维修保障计划,降低维修保障费用,提高战备完好率和任务成功率以及避免因故障造成巨大损失等方面具有重大意义。针对现代雷达装备系统组成复杂、结构关系模糊、特征参数获取不完整和不确定,造成故障预测实现困难的问题,采用灰色预测理论,从优化背景值构造和提高模型的预测精度出发,采用背景值加权和新陈代谢思想相结合的方式,提出一种多因素的新陈代谢不等时距加权灰色预测模型(MUGM(1,m,w)),并通过雷达故障预测实例仿真及比较分析,检验了模型的有效性。

基于TDOGM(1,N)灰色模型的高校科研能力预测与滞后效应分析

针对高校人才、经费、平台等科研资源投入与科研产出存在的不平衡现象,提出利用带时滞效应的TDOGM(1,N)灰色模型,对在一定的资源投入下,高校科研能力未来发展趋势进行预测,为高校科学配置投入资源、有效评价科研投入效率提供理论基础。通过研究发现,利用带时滞效应的TDOGM(1,N)灰色模型进行投入与产出关系分析、预测,其精度比传统的OGM(1,N)灰色模型高。同时,预测模型还能充分反映其核心要素存在的滞后效应。

加权灰色预测模型及其计算实现

鉴于GM(1 ,1 )灰色预测模型中背景值取值方法的不足 ,引入背景值最佳生成系数 ,得到新的背景值计算式 ,从而将GM(1 ,1 )预测模型扩展为加权灰色预测模型———PGM (1 ,1 )预测模型 ;并对PGM(1 ,1 )预测模型中的最佳生成系数 p及灰参数的估计计算进行了详细论述 ,应用迭代法来确定相应的数值。实例表明 ,此方法的拟合精度和预测效果均优于GM(1 ,1 )模型。

基于灰色理论的轨道几何状态中长期时变参数预测模型的研究

根据轨道几何不平顺的发展特性,在灰色预测理论的基础上,考虑模型参数随时间的变化,并优化背景值,建立以轨道几何不平顺检测数据为时间序列的非等时距灰色时变参数模型。为更好地描述轨道几何不平顺影响因素间复杂的函数关系,提高模型拟合和预测精度,基于残差分析引入周期性函数,对模型进行组合修正。应用此模型对轨道质量指数TQI数据进行分析预测,并对其精度进行检验。结果表明:模型能较好地反映轨道质量随时间发展的随机波动特征,拟合、预测精度高,适合进行中长期预测,可为了解和掌握轨道质量状态的发展规律提供新的方法。

基于气象信息因素修正的灰色短期负荷预测模型

针对传统灰色模型应用于短期负荷预测的缺陷,改进了多角度数据组织策略,选择社会活动背景相似度较高的历史日作为相似日,建立了气象因素突变判别准则,以识别相似日中的气象突变,并采用回归法消除相似日负荷数据中的受气象敏感负荷分量。采用邻近趋势外推法和相似日替换法矫正灰色模型预测时容易产生的局部畸变点。实验结果表明,改进后的灰色模型预测精度提升明显,预测精度平均提高1%~2%,最高可达7%。该方法能同时考虑社会活动规律和气象因素对负荷的影响,克服了传统模型本身对不规律数据预测精度差的缺点。

不等时距灰色Verhulst模型及其在沉降预测中的应用

在分析全过程沉降量与时间的关系、Verhulst模型的特点以及沉降观测数据有时出现非连续性特点的基础上,通过在区间上求积分给出模型背景值的一个确切的计算公式,提出了预测今后不同时刻沉降量的不等时距灰色Verhulst模型.工程实例分析表明,灰色 Verhulst模型的预测精度较高,具有良好的适应性.

基于灰色GM(1，1)非等时距修正模型的轨道质量预测

根据灰色理论,以轨道质量指数检测数据为原始时间序列,通过累加弱化序列的随机性,挖掘轨道系统内在的规律,研究建立基于灰色GM(1,1)非等时距模型的轨道质量预测方法。为提高模型预测精度,优化模型中的初值和背景值,并基于残差分析引入周期性函数,对模型进行修正。用此模型对轨道质量指数TQI数据进行分析预测,并对模型精度进行检验。结果表明模型能较好地反映轨道质量恶化发展的随机波动特征,拟合、预测精度高,为了解和掌握轨道质量状态的发展规律提供了新的方法。

不等时距灰色模型的边坡位移预测及软件化

针对灰色理论传统的等时距GM(1,1)模型存在不能应用于工程实际中常常存在的非等时距的监测时序问题,建立了不等时距的灰色GM(1,1)边坡位移预测模型。鉴于模型建立及应用中的计算比较烦琐,将模型编制成应用软件,支持输入少量历史监测数据预测指定时间的边坡位移。通过实例利用应用软件对边坡位移进行了预测,实际证明其拟合精度较好,预测结果正确可靠,能够反映边坡位移的客观存在与发展态势,且提高了效率,便于实际工程应用。

不等时距灰色预测模型

提出了一种不等时距灰色预测ＧＭ（１，１）模型的方法，弥补了等时距ＧＭ（１，１）模型的不足．通过诸多的实例分析，结果理想可靠，有较好的实际意义．

基于多因素灰色模型的社区卫生人力需求量预测

目的对石河子市社区卫生服务机构卫生技术人员需求量进行预测,为合理配置社区人力资源提供依据。方法根据2004-2013年石河子市社区卫生服务机构的卫生技术人员人数及总人口、GDP、人均GDP等影响因素,采用GM(1,1)模型和多重线性回归模型结合的多因素灰色预测模型对2014-2016年的卫生技术人员需求量进行预测。结果石河子市社区卫生服务机构2014-2016年的卫生技术人员数量预测值分别为688人、730人、781人,年均增长速度为6.51%。选取总人口数、人均GDP、人均医疗保健支出费用三个变量建立多重线性回归方程(F=26.077,P=0.037,R2=0.975);并采用GM(1,1)模型对三个变量进行预测,其平均相对误差分别为0.48%、2.42%、1.27%,精度均达到二级以上。结论石河子市社区卫生服务机构卫生技术人员总数呈增长趋势;多因素灰色模型对社区卫生人力需要量预测具有较高精度。

基于优化非等时距权重傅里叶灰色模型的变形预测

针对传统非等时距灰色模型对变形预测精度偏低问题,首先在传统非等时距灰色模型的基础上引入权重系数优化生成序列,然后利用傅里叶变换函数对残差进行修正,建立了权重优化-傅里叶变换函数残差修正的组合预测模型;最后以某下承式集散拱肋拱桥为背景,对其主梁变形进行预测。预测结果表明:该模型预测值总体平均相对误差为2.4%,高于传统非等时距灰色模型,预测精度为1级,为主梁变形预测提供了一种有效的技术手段。

抗差加权非等时距GM(1,1)模型在大型建筑物沉降预测中的应用

针对沉降观测中不等间隔和观测值可能含有粗差的情况,提出抗差加权非等时距GM(1,1)模型,实验表明,当观测值中不含粗差时,抗差加权非等时距GM(1,1)模型和常规GM(1,1)模型一样具有良好的预测效果;当观测值中含有粗差时,具备良好抵抗粗差的能力,具有非常好的预测效果。

江苏省城市生活垃圾清运量的相关因素分析及灰色模型预测

生活垃圾产生的不确定性和分散性使其清运量符合灰色数据特征,可建立相应的灰色模型进行预测。本文在已知2003—2007年间江苏省城市生活垃圾清运量、城镇人口数量、15～64岁人口比例、人均年可支配收入和消费性支出的基础上,通过灰色关联分析,得出城镇人口数量和15～64岁人口比例为影响江苏省城市生活垃圾清运量的主要因子,并利用灰色系统理论建立了满足精度要求的GM(1,1)预测模型,对2008—2012年的江苏省城市垃圾清运量进行了预测。该预测结果将对近期江苏省城市生活垃圾治理决策的制定具有指导作用。