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。

湖北省高职院校办学规模及生源结构预测——基于灰色系统理论的分析

运用灰色系统理论的GM(1,1)模型,通过收集湖北省独立设置高职院校的相关历史数据,对湖北省高职院校在校生人数、专任教师人数和高中起点学生比例的变化趋势进行梳理分析,随后,利用GM(1,1)模型对数据进行了拟合,对高职办学规模及生源结构的未来发展进行预测,预测结果表明,到2025年:(1)我省独立设置的高职学校在校生人数将达到77.711万人,比2022年增加16.821万人,年增速为9.21%;(2)专任教师人数将达到30217人,比2022年增加3863人,年增速为4.9%;(3)高中起点生源比例持续走低,到2025年比例为54.638%,这表明,技能高考将在未来高职招生渠道占更大的比重。

基于灰色系统理论的油气管道腐蚀速率预测

随着海洋油气资源的进一步开发,更多的海底管道开始投入使用,为了保证安全生产和海洋环境不被污染,对海底管道腐蚀速率的研究至关重要。目前有许多学者针对海底管道腐蚀速率开展了研究,除了传统的实验方法,也有许多数学预测方法被使用。本文建立了基于灰色系统理论的GM(0,6)和GM(1,6)两种模型对海底管道腐蚀速率进行研究,对比了两种模型的预测精度,结果表明GM(0,6)模型预测精度更高,平均相对误差为2.98%。

灰色系统理论GM(1,1)预测模型的应用

提高奖励标准是计划生育"少生快富工程"能继续产生吸引性和时效性的关键.但是提高的幅度既要与国家的财政承受度相匹配,又不缺乏时效性和吸引性,而奖励标准与农民人均年纯收入又有着紧密的联系,因此在两者之间建立模型.由于对农民人均年纯收入产生的影响因素有多种,并且它们中都具有明确信息和未明确信息的特征.所以很困难运用传统的结构法建立模型来进行预测和解析,而灰色系统理论则可以弥补传统结构法建立模型的不足.本文研究了灰色系统理在人均年收入预测中的应用,作为应用实例,对云南省德宏州农民人均年纯收入建立了GM(1,1)模型,并进行了残差修正.根据检验结果可知,所建立的残差修正GM(1,1)模型对农民人均年纯收入的短期动态变化趋势有良好的预测效果.

灰色系统理论GM(1,1)预测模型应用实证分析

利用灰色系统理论研究其在区域物流货物吞吐量预测中的应用。选取福建2010-2014年物流货物吞吐量作为衡量福建物流发展水平的量化指标。基于灰色系统理论GM(1,1)建模原理,建立福建物流货物吞吐量预测模型,并进行了残差修正。检验结果表明,所建立的GM(1,1)残差修正预测模型对福建物流货物吞吐量的短期动态变化趋势有良好的预测效果。

灰色系统理论的湖北省物流需求预测

文章将灰色系统理论与物流业相结合,采用灰色系统模型,选取货物周转量作为衡量湖北省物流需求的关键指标。通过构建GM 1,(1)模型进行预测精度分析,预测结果显示,该模型精度较高,具有很好地预测效果,可用来预测湖北省未来几年的货运需求量,并基于灰色系统理论预测结果为政府部门制定相关政策提供参考依据。

一种基于灰色系统理论GM(1,1)预測模型

预测是人们根据客观事物过去发展的规律来预计或推测其未来。预测作为一种技术手段,以其科学性、准确性和实用性丰富了医院药事管理的内容。它以大量准确的统计数据为前提,运用一定的数学模型,对某事物发展趋势和规律进行定性定量分析,为科学地决策提供比较可靠的依据,其价值大小与真实性呈正相关。作者参考有关文献曾将时间序列的惯性原理用于医院药品用量预测。然而在实际过程中由于部分原始数列的波动和非典型分布,预测论中常用的方法较难获得高精度,误差较大。本文运用灰色系统理论之灰色模型(Grey Model)进行灰色预测,对于解决上述问题不失为一种有效的方法。

基于GM(1,1)的灰色系统理论对煤矿顶板死亡人数预测

从2004年起国家强制要求高瓦斯矿井对煤层瓦斯进行先抽后采,低瓦斯矿井也安装了瓦斯监测监控系统后,由瓦斯爆炸、矿井突水、火灾引起的特大型人员死亡事故大大降低,因此由顶板引起的人员死亡事故就进入公众的视野成为公众关注的焦点。以2003—2010年我国煤矿顶板造成的人员死亡数据为初始数据,建立GM(1,1)模型对2011年及未来两年我国由煤矿顶板引起的人员亡人数进行预测。

基于灰色系统GM(1,N)模型的脱碳装置效果分析

脱碳系统相对简单,适用于小样本预测。为了研究影响脱碳装置稳定性的因素,验证当前工况下的生产调节方法及参数是否满足生产要求,使脱碳效果达到最佳。结合LNG工厂开工升量、稳产、降产停工3个阶段脱碳装置的运行参数,选用灰色系统GM(1,N)模型进行建模运算。模拟结果直观反应出脱碳系统的运行规律,找到了影响脱碳效果的主观因素。研究表明,吸收塔塔底、塔顶温度是影响脱碳反应的主观因素。装置的生产运行调节参数需定期进行校验调整,才能使脱碳效果达到最佳状态。

GM(1,N)灰色系统与BP神经网络方法的粮食产量预测比较研究

基于国家粮食安全预警系统的开发项目,针对我国粮食年产量预测中精度差和波动大的问题,分析了逐步回归、BP神经网络和GM(1,N)灰色系统3种常用预测方法的预测能力。根据能够计量和具有农学意义2个原则,选择了粮食作物播种面积、化肥施用量、粮食作物有效灌溉面积等12个重要的粮食年产量影响因子,用上述3种方法构建预测模型。在建模样本相同的情况下,结果显示,BP神经网络方法5年期拟合平均相对误差为1.44%,连续5年逐年预测平均相对误差可达到2.89%,这2个性能均优于其他2种方法,可以较好地应用于粮食安全预警系统,笔者最后探讨了对BP神经网络进一步优化的方法。

堆浸浸出率灰色系统GM(1,1)模型的建立及预测

应用灰色系统理论的数学原理及建模过程,建立了堆浸浸出率的GM(1,1)模型。应用该模型对某铀矿石室内模拟试验的浸出率进行灰色预测,采用“残差检验法”和“灰关联度检验法”进行检验。结果表明,GM(1,1)模型的预测精度高,适合于具有灰色特征的地质、采矿、选矿、经济等原始数据序列的模拟控制和预测分析。

基于灰色系统GM(1,1)模型的山西旅游业收入预测

山西省正处于转型跨越的关键时期,政府不断调整产业结构,大力发展第三产业,而旅游业产业贡献率居第三产业首位。文章将灰色系统相关理论与旅游业相结合,运用灰色系统GM(1,1)模型对山西省2006—2011年旅游业收入的数据进行分析,预测未来几年山西省旅游收入状况,为山西旅游业发展提供重要的政策依据。

灰色系统GM(1,N)模型在城市环境噪声预测中的应用

本文利用灰色关联分析方法，筛选出影响太原市环境噪声质量的主要因素，建立相应的GM（1，N）预测模型，对城市环境噪声进行多因素相关预测。

基于灰色系统GM(1,1)模型的短期风速预测算法

基于对灰色系统理论的研究,对某日8∶00~9∶00每隔10min测量的7组风速数据建立灰色系统GM(1,1)模型,然后进行误差分析,确定了模型的可行性。并运用模型对9∶10、9∶20、9∶30这3组风速进行预测,最后将预测值与实际测量值进行比较,计算出相对误差,结果显示误差在允许范围之内,证明了灰色系统GM(1,1)模型的可行性。

灰色系统GM(1,1)模型及其在市场预测中的应用

对灰色系统GM( 1,1)模型进行了讨论和分析 ,探讨了灰色系统预测模型在市场预测中的应用 .

基于GM(1,1)模型的海南省养老机构服务需求预测

目的笔者通过灰色系统GM(1,1)模型对海南省老年人口发展进行预测,进而推算出养老机构服务需求及养老护理员需求,为促进海南省养老事业的健康发展及相关部门制定政策提供参考。方法笔者通过Execl整理数据,并使用Matlab 2018b软件构建灰色系统GM(1,1)模型,对海南省老年人口进行预测,进而推算出入住养老机构老年人数及所需护理员人数。结果笔者通过对模型进行精度检验,计算得出C=0.1427,P=100%,模型精度等级为1级,拟合度较高,预测结果较好。模型拟合结果与2015—2020年的实际值比较,60岁及以上老年人口的平均相对误差为0.7%。预测结果显示,到2025年,海南省60岁及以上老年人口约173.52万人,需要养老机构床位数为5.21万张,需要养老护理员约1.74万人。结论目前,海南省养老机构床位数和养老护理员从业人员无法满足老年人养老服务需求,建议政府通过出台相应政策、加大财政投入、完善从业人员保障机制等举措,推动养老服务行业的发展,助推更多老年人享受高品质生活。

基于灰色系统GM(1,1)模型的安徽入境游客预测

游客是旅游业赖以生存和发展的重要因素,基于灰色系统理论,构建了游客灰色预测GM(1,1)模型,利用该模型对安徽省入境游客进行预测,结果表明安徽未来几年游客市场数量将大幅增加,这对提升安徽入境旅游的发展具有较高的参考价值.

基于模糊数学和灰色系统理论预测疲劳寿命

传统的疲劳寿命预测方法Miner理论忽略了低于疲劳极限的应力对构件造成的损伤,导致疲劳寿命预测误差较大。为计算低于疲劳极限的应力对构件造成的损伤,根据加载应力与其造成损伤的特点,选用半梯形与梯形分布中的偏大型隶属函数,用其隶属度来刻画低于疲劳极限的应力造成损伤的度。将该隶属函数反映的损伤现象视为一个灰色系统,建立应力与隶属度的等间距GM(1,1)模型。然后拟合出其函数表达式,与隶属函数结合,计算低于疲劳极限应力造成的损伤。采用两组41Cr4的多级加载实验数据对提出的新模型进行验证与评估,预估结果与实验结果的误差在7.5%左右。此模型与Miner理论、等间距灰色系统预测疲劳寿命模型,以及灰色Verhulst预测疲劳寿命模型相比,均提高了疲劳寿命预测精度。

基于灰色GM(1,1)模型的全国农民工数量预测研究

本文旨在利用灰色GM(1,1)模型对全国农民工数量进行预测。首先,文章介绍了农民工问题的背景和重要性,指出了预测其数量对政府和社会发展的重要性。然后,解释了数据的来源与收集,本研究所使用数据来源于国家统计局的《农民工监测调查报告》。紧接着,详细阐述了灰色GM(1,1)模型的原理和应用。该模型是一种基于灰色理论的预测方法,通过对样本数据的灰色微分和累加得出未来趋势。文章将农民工数量分为外出农民工数量、本地农民工数量和数量总和,并将其应用于灰色GM(1,1)模型进行预测。预测结果显示,未来五年外出、本地和农民工总和的预计数量分别为18035.01、13613.44和31577.73万人,其中农民工数量总和将在五年之内多出1500万人,这对于政府的反应能力和调控水平将是一个极大的考验。最后,本文对预测结果进行了分析和讨论,提出了可能影响农民工数量的因素,并对未来的发展趋势进行了展望。本研究的结果对于农民工政策的制定和社会管理具有重要意义,为相关部门提供了参考和决策依据。