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。

灰色模型GM(1,1)在苏州市伤寒副伤寒发病率预测中的应用

目的了解苏州市伤寒副伤寒发病趋势,为制定针对性的防控管理措施提供数据支撑。方法根据苏州市2009—2021年伤寒副伤寒发病率数据,应用灰色系统理论,建立伤寒副伤寒发病率灰色模型GM(1,1)模型,并进行发病率预测。结果2009—2021年苏州市伤寒副伤寒发病率,2009年最高(14.264/万),2021年最低(1.177/万),其他年份在1.306/万~6.818/10万,整体呈现下降趋势(χ^(2)_(趋势)=194.714,P<0.001)。建立GM(1,1)模型:■。拟合检验显示模型拟合精度好(C=0.143,P=0.923),预测2022—2024年苏州市伤寒副伤寒发病率分别为0.984/万、0.845/万、0.726/万,呈缓慢下降态势,符合整体发病趋势。结论GM(1,1)模型能够较好地预测苏州市伤寒副伤寒发病趋势,预测2022—2024年全市发病率继续呈下降趋势。

基于灰色新陈代谢GM(1,1)模型的中国水产品年总产量的预测

为预测未来5年(2011—2015年)中国水产品的年总产量。本研究基于灰色系统理论和方法,首先分别构建常规GM(1,1)模型和灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对2006—2009年中国水产品年总产量进行预测分析并比较2种模型的预测精度。然后选择预测精度较高的模型对未来5年中国水产品年总产量进行预测研究。常规GM(1,1)模型和灰色新陈代谢GM(1,1)模型对2006—2009年中国水产品年总产量预测的精度比较显示:灰色新陈代谢GM(1,1)模型预测精度更高,预测误差更小,更适用于水产品年总产量的预测研究。因此,选择灰色新陈代谢GM(1,1)模型对中国未来5年水产品年总产量进行预测,即2011—2015年中国水产品年总产量将分别达到5532.333、5746.315、5972.634、6202.738、6443.838万t,年均增长率达到3.7%,远高于《全国渔业发展第十二个五年规划(2011—2015年)》设定年均增长2.2%的目标。本研究结果表明:灰色新陈代谢GM(1,1)模型适用于水产品产量预测的研究;2011—2015年中国水产品总产量完全可以实现渔业"十二五"规划设定目标。

基于新陈代谢GM-ARIMA组合模型的广东省人口老龄化预测研究

本文基于2000~2022年广东省人口结构数据,利用组合权重系数法构建新陈代谢GM(1, 1)-ARIMA模型对其未来人口结构变化情况进行预测研究。为了弥补ARIMA模型样本需求量高,拟合更多反映线性趋势的劣势,克服传统灰色预测在中长期预测的不可操作性和指数爆炸增长导致的预测偏离问题,首先利用最小二乘、MAPE和组合权重系数法构建基于新陈代谢GM(1, 1)-ARIMA的组合预测模型,接着引入TIC,MAPE和RMSE三个评价指标评估不同组合模型的精度,最终选取利用组合权重系数法构建的组合模型进行拟合预测。预测结果表明:该组合模型比单项模型预测精度提高0.32%,具有参考价值。同时表明广东人口年龄结构较为年轻,但进入初始少子化社会,未来将不可避免地以大规模、高速度进入深度老龄化和超老龄化社会,需引起高度重视。

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在参考作物腾发量预测中的应用研究

随着时间的发展,任何一个灰系统都会加入一些未来的扰动因素,对系统的发展产生影响。而常规灰色GM(1,1)预测模型在建模时,采用的是现实时刻t=n为止的过去的数据,没有考虑这些扰动因素。故离现实时刻越远,该模型的预测精度就越低。针对这种情况,提出了灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型。并尝试用灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型对阜新市参考作物腾发量进行预测。结果表明:灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型的预测精度较常规灰色GM(1,1)预测模型有了明显的提高。该模型建模过程简单、适用性强,为参考作物腾发量的预测提供了新的方法。

我国建筑陶瓷进出口趋势的灰色新陈代谢GM(1,1)模型及其预测

研究了基于灰色系统理论的我国建筑陶瓷未来五年进出口趋势的预测方法。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)建陶进出口数量与金额的预测模型,并对预测结果进行了分析。结果表明:该模型精度较高、预测误差小,预测结果可为相关部门与企业决策提供参考。

基于新陈代谢算法优化的GM(1,N)动态网络灰分拟合

煤炭是我国能源资源安全的压舱石,“双碳”背景下实现煤炭清洁加工与高效利用意义重大,而灰分检测对煤炭清洁化和智能化发展尤为重要。针对现有灰分检测存在的检测精度有待提高的突出问题,以两淮矿区典型煤样为研究对象,通过慢灰和X射线荧光(X ray fluorescence,XRF)测试系统地探究了煤样的灰分和元素组成分布规律,并结合机器学习理论构建了灰分-元素特征数据集;结合灰色系统理论和新陈代谢算法,构建了自适应的GM(1,N)动态网络灰分拟合优化模型,并详细设计了动态网络算法流程;提出了GM(1,N)动态模型的关键超参数,并通过与常规拟合方法对比,全面地评价了模型拟合性能。结果表明:两淮矿区煤可视为由可燃元素和成灰元素共同构成,且成灰元素中质量分数占比最高为Si和Al,次之为S、Fe和Ca等,最少为P和Cl等,并且煤中成灰元素总含量与灰分呈正相关,而可燃元素与之相反;以灰分为标签值、以组成元素为特征值,形成了煤的灰分-元素特征数据集;以样本数据划分→动态网络灰分拟合→模型评价机制→动态拟合模型自适应优化→鲁棒性提升→多轮迭代优化为主线设计了GM(1,N)动态网络灰分拟合模型及其算法流程,有效提升了数据集稳定性和新鲜度,并且迭代收敛速度快,灰分误差阈值5%时其准确率达100%;对比经典GM(1,N)模型和常规多元线性回归模型,证明了新模型的灰分拟合性能得到显著提升,其相对误差为0.16%~4.96%、误差均值仅2.29%。

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在农村居民人均纯收入预测中的应用

研究了基于灰色系统理论的农村居民人均纯收入的预测方法.建立不同维的常规GM(1,1)模型群,根据不同维预测模型的模拟相对误差,优选出基础GM(1,1)模型并建立灰色新陈代谢GM(1,1)模型对陕西省农村居民人均纯收入进行了预测.该方法能够有效融合新信息,弥补常规GM(1,1)模型的不足,实例计算表明该模型预测结果比较准确.

改进型灰色新陈代谢GM(1,1)模型对外语类生源数的预测修正——基于南通职业大学外国语学院外语类生源数的研究

通过改进型的灰色新陈代谢GM(1,1)模型对原先常规GM(1,1)模型预测的外语类专业生源数进行有效的修正,取得了更好的预测效果。

基于灰色新陈代谢GM(1,1)模型的广西水海产品出口预测研究——灰色系统理论与应用系列论文之一

在分析广西水海产品出口现状的基础上,运用灰色系统理论和方法,建立广西水海产品出口趋势的灰色新陈代谢GM(1,1)模型,在GMS7.0环境下对该模型的精度与误差进行了分析,并利用该模型对广西水海产品的出口趋势进行预测。预测结果显示,灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型结果能明显地提高预测精度。在对预测结果进行分析的基础上,提出完善产业链、大力招商引资、建议统一质量标准、加强科技创新、扶持品牌建设的对策建议,以利于广西水海产品出口实现可持续发展。

后疫情时代互联网餐饮发展趋势探索——基于新陈代谢GM(1,1)模型预测

在互联网经济推动和新冠疫情冲击下,互联网餐饮迎来前所未有的发展机遇。文章基于2015—2021年我国网上外卖用户占互联网用户比重,以及外卖市场规模占餐饮业市场规模比重的数据,利用新陈代谢GM(1,1)灰色模型对未来互联网餐饮发展趋势进行预测。结果表明:在未来三年中,尽管网上外卖用户比重在小幅波动中趋于增长,但外卖市场规模比重持续大幅度上涨。因此,探讨未来互联网餐饮业态的发展趋势,对更好地促进互联网餐饮的发展具有重要意义。

我国社会融资规模的预测及对策研究——基于新陈代谢灰色GM(1,1)视角

本文从社会融资规模的具体内涵出发,构建新陈代谢灰色GM(1,1)社会融资规模预测模型,以2006—2010年我国社会融资规模数据为原始数据测试集,对其进行数据拟合,并对2011—2012年社会融资规模进行预测及检验,确定未来五年内我国社会融资规模的预测值,为其发展趋势的合理性判断提供支持,具有现实的指导意义。

基于灰色GM(1,1)新陈代谢模型的矿井瓦斯涌出量动态预测

矿井工作面瓦斯涌出是一个动态不确定的过程,因此最新瓦斯涌出数据的研究至关重要,本文将灰色GM(1,1)模型瓦斯涌出量预测结果加入原始数列,对原始数据序列的信息进行更新,建立了矿井瓦斯涌出量GM(1,1)新陈代谢动态预测模型,采用残差检验法对该模型精度进行检验,其平均相对误差为3.861%,预测精度明显优于GM(1,1)模型,提高了灰色GM(1,1)模型预测瓦斯涌出量的精度。

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在土钉支护结构变形预测中的应用

土钉支护结构在深基坑、边坡支护中有着越来越广泛的应用,因其受众多因素的影响,且部分因素难以确定,故是一个典型的灰色系统。由于常规GM(1,1)模型被用于预测时,精度较高的仅仅是最近的几个数据,越往未来发展,该模型的预测意义就越弱,故尝试用灰色新陈代谢GM(1,1)模型来模拟和预测土钉结构的变形。事实表明,这种预测可以取得非常好的效果,有着很好的利用价值。

灰色GM(1,1)新陈代谢模型在吉林省GDP总量预测中的应用

通过灰色系统理论,建立不同维数的灰色GM(1,1)新陈代谢模型,比较了它们的优劣,确定了最优维数预测模型.应用该模型预测出2011-2015年吉林省的GDP总量.

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在长江干流水质预测中的应用

运用灰色GM(1,1)模型对寸滩2003-2010年的水质进行模拟时发现,对有些污染物的模拟精度不高。针对此问题,采用改进后的新陈代谢GM(1,1)模型对寸滩水质再次进行模拟,通过前后误差分析、对比,发现模拟精度有明显提高。因此,利用新陈代谢GM(1,1)模型对寸滩2011-2015年的水质变化进行预测,结果表明,BOD5和TP浓度有逐渐下降趋势,且水质较好,CODMn和NH3-N水质较好,但有缓慢增加趋势,总氮污染严重,且污染有加重趋势。新陈代谢模型值得广泛使用,但在污染因子的选取上应考虑数据系列值的大小。

基于灰色新陈代谢GM(1,1)模型的上海市最低工资标准预测研究

最低工资制度的建立是我国构建和谐劳动关系的一个重要制度,开展最低工资预测具有重要意义.以上海市为例,基于灰色系统理论和方法,构建最低工资标准的常规GM(1,1)模型和灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对未来短期内上海市最低工资标准进行预测研究,预测结果符合上海市政府提出的平稳调整最低工资标准目标.通过对上海市最低工资标准的拟合和预测,为政府和企业制定相关决策提供科学合理的依据,具有一定的理论意义和现实意义.

基于新陈代谢GM(1,1)模型的我国卫生总费用预测分析

目的采用新陈代谢GM(1,1)模型对我国2018-2030年卫生总费用及其占GDP比重进行预测分析,为政府决策提供参考。方法采用合适维度数据序列的新陈代谢GM(1,1)预测模型进行预测。结果 8维和9维数据序列新陈代谢GM(1,1)模型在预测卫生总费用及其占GDP比重方面具有更高精度。以2017年为基,经过GDP指数平减后预测我国卫生总费用实际值及其占GDP比重在2030年分别达到7.55万亿元和7.11%,在2030年其占GDP比重将达到11.09%。结论新陈代谢GM(1,1)预测模型应用我国卫生总费用及其占GDP比重的预测具有实践意义和价值,我国卫生总费用规模和占GDP比重在2030年达到发达国家水平,建议从监测体系、控制不合理增长等方面保障卫生总费用有序发展。

GM(1,1)模型和新陈代谢模型的应用比较

灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息的不确定性问题的新方法。其中的灰色预测模型具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点。本文详细介绍了两种常见的灰色预测模型建模方法,即GM(1,1)模型和新陈代谢模型,并通过它们实例预测某地区的年私人汽车拥有量。利用相对误差法将两种模型的预测值与实际值比较进行精度检验,最后预测该区未来几年的私人汽车数量,以分析这两种预测模型的变化范围和发展趋势,为相关部门提供科学的决策依据。结果表明1)该地区未来几年的私人汽车拥有量呈增长趋势,地方经济发展态势良好;2)GM(1,1)模型在此实例中的变化范围更小、预测精度相对更高、预测误差更小;3)灰色预测模型简单实用,预测精度较高。

基于新陈代谢GM(1,1)模型的校准间隔预测

针对测量仪器校准间隔的优化问题,根据校准数据非线性、小样本的特点,提出了一种基于新陈代谢GM(1,1)模型的校准间隔预测方法.通过分析历史校准数据的特征,建立了新陈代谢GM(1,1)预测模型,通过仿真实验对预测模型进行了对比验证.结果表明,相对于灰色GM(1,1)模型,新陈代谢GM(1,1)模型克服了随机扰动对系统的影响,更能反映系统的变化趋势,预测精度更高,适合用于测量仪器校准间隔的预测.