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。

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。

基于灰色预测模型GM(1,1)的鸡西市需水预测研究

为了有效地保障障鸡西市的用水需求和水环境质量,文章提出了一种基于灰色预测模型GM(1,1)的需水预测方法。灰色预测模型GM(1,1)是一种适用于少数据、贫信息问题的统计学方法,它通过对已知数据进行累加和分析,生成一组变化趋势明显的新数据序列,并建立相应的微分方程模型,得到原始数据序列的近似估计值和误差分析。文章利用鸡西市2010年至2020年的历史用水数据作为原始数据序列,采用Python语言实现了灰色预测模型GM(1,1),并对其进行了参数估计、误差检验和预测效果评价。结果表明,文中提出的需水预测方法具有较高的准确性和稳定性,能够有效地反映映鸡西市未来几年的用水需求变化趋势,并为为鸡西市制定合理的用水规划和节约措施提供参考。

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。

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。

基于无偏灰色GM(1,1)的铁精矿品位预测模型

铁精矿品位的准确预测对铁矿选矿厂的生产和管理具有重要意义。为解决选矿厂生产过程中具有随机波动性的铁精矿品位预测问题,提出一种基于线性变换法的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型。通过采用一种线性变换方法降低铁精矿品位数据序列的波动干扰,将随机波动数据序列转换为单调增长的数据序列,然后将变换后铁精矿品位数据序列代入无偏灰色GM(1,1)模型以实现铁精矿品位预测模型的建模,最后将该预测模型用于两组铁精矿品位数据序列进行了验证。结果表明,基于线性变换的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型在预测精度和预测性能上优于两个改进的GM(1,1)预测模型,其预测精度均为一级,预测的最小相对误差为0.2%,平均绝对误差均小于1%,模型具有较好的应用性和有效性,为短期预测铁精矿品位提供了一种新途径。

基于GM(1,1)灰色预测模型的广西民营医院现状及发展趋势分析

目的了解广西民营医院的现状,并通过GM(1,1)灰色预测模型分析广西民营医院在“十四五”期间的发展趋势。方法比较2013—2020年广西民营医院和公立医院的医院数量、床位数、医生数、护士数、诊疗人次数、入院人数。将上述指标作为发展指标,构建GM(1,1)灰色预测模型,分析“十四五”期间广西民营医院的发展趋势。结果2013—2020年,广西民营医院的医院数量、床位数、医生数、护士数、诊疗人次数、入院人数的年均增速均高于公立医院,但在全部医院中的占比仍较低。根据GM(1,1)灰色预测模型,预计在2021—2025年,除公立医院的医院数量外,广西民营医院和公立医院其余指标均呈持续增长的趋势,而且广西民营医院的年均增速普遍高于公立医院。结论广西民营医院的发展态势良好,规模不断扩大,医院数量等多项指标增速较快,但民营医院应将工作重心放在不断提高医疗质量上,进一步强化医疗能力,多渠道拓展医疗业务,开展差异化服务,提高群众的认可度。

基于GM(1,1)模型的江苏省淮安市5岁以下儿童死亡预测分析

目的 分析2008年1月1日至2021年12月31日淮安市5岁以下儿童死亡现状,构建灰色GM(1,1)预测模型预测2022—2025年淮安市5岁以下儿童死亡变化趋势。方法 数据来源于江苏省妇幼卫生信息系统监测数据。采用描述流行病学方法综合分析2008-2021年淮安市5岁以下儿童死亡死因并评估失能调整寿命年(DALY)损失,用R3.6.2软件构建灰色GM(1,1)预测模型预测淮安市2022-2025年不同年龄段儿童死亡率和非故意伤害死亡发生率。结果 2008-2021年淮安市共报告5岁以下儿童死亡3 315例,平均死亡率为4.44‰,总体呈下降趋势。5岁以下儿童主要死因为意外窒息、先天性心脏病、早产或低出生体质量、出生窒息、溺水。14年间因5岁以下儿童死亡共损失111 141.98个DALY。GM(1,1)模型结果显示,除了交通意外的模型精确等级结果为3级,其他指标的预测模型拟合效果均较好。2022-2025年预测结果显示,除交通意外死亡率呈逐年上升趋势外,不同年龄段5岁以下死亡和非故意伤害死亡率均呈下降趋势。结论 GM(1,1)对5岁以下儿童死亡预测的拟合效果较好,可以应用于预测。灰色GM(1,1)预测模型预测2022-2025年淮安市5岁以下儿童死亡率总体呈下降趋势,政府相关部门应进一步加强儿童早产、先天性心脏病及非故意伤害的防控和救治工作,把5岁以下儿童死亡率控制在更低的水平。

基于GM(1,1)-Markov模型的商品销售额预测

文章研究安踏公司的商品销售额的预测问题,依据商品销售额的灰色特征及随机性特点,将GM(1,1)模型与Markov链模型相结合,建立GM(1,1)-Markov耦合模型,应用该模型对安踏以半年为期的商品销售额进行实例预测。对GM(1,1)模型进行了精度检验,检验结果表明GM(1,1)有较高的预测精度。在此基础上引入Markov链进行预测值修正,其中,GM(1,1)模型预测的平均相对误差为7.67%,而通过Markov链模型进行优化后,GM(1,1)模型平均相对误差为3.71%。说明,经Markov链优化的GM(1,1)模型的预测精度优于GM(1,1)模型,更具实用性。

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。

基于定额法和GM(1,1)模型对河南省2030年需水量的预测与情景分析

采用定额法和GM(1,1)模型对河南省2030年的需水量进行预测,并设计了保持现状型、经济发展型、节水型和综合发展型四个发展情景进行分析。结果表明:四种情境下的需水量分别为253.7亿m^(3)、278.5亿m^(3)、220.2亿m^(3)和260.7亿m^(3);农业灌溉用水占全省用水量近55%,提升农业灌溉水的利用效率对改善全省的水资源利用效率有巨大作用,同时,调整产业结构也可以提高水资源利用率;综合考虑四种发展情景,河南省未来的发展趋势应向综合发展型社会靠拢,使经济、环境和社会协同发展;需水量受人口数量、生产总值、产业结构等多种因素的协同影响。

基于GM (1, 1)模型的房地产价格分析与预测——以上海市为例

房地产行业是我国经济的支柱产业,对地区经济发展和居民生活水平影响巨大,房地产价格变动因此成为一项重要的民生问题。本文以上海市为例,首先采用灰色关联度模型从供需层面、经济层面、政策层面和其他多个维度的层面中筛选房地产价格主要影响因素,随后基于其2010年~2021年的商品房住宅均价的相关数据,采用GM (1, 1)模型对其未来5年房地产价格进行预测分析。结果显示,上海市房地产价格受人均可支配收入、生产总值、人均GDP、金融存款余额量、住宅开发投资额等因素影响最为显著;同时,预测未来5年上海市房地产价格将持续上涨,年增幅约为9%。

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。

基于GM(1,1)模型的智能制造人才需求预测

文章根据公布的数据,对参与CMMM的制造业企业数量、智能制造成熟度等级分布、智能制造招聘职位同比增速进行预测,并对智能制造人才需求的质量和数量进行分析预测,以期为相关人才供给提供新的思路。

基于GM(1,1)模型的广东省中青年体质预测研究

目的::研究国民体质指标变化趋势,为政府制定相应的健康促进政策和开展体育活动提供科学依据。方法:通过收集2019-2022年广东省中青年体质监测的相关数据,并依据该时间序列建立GM(1,1)预测模型,对中青年体质进行趋势预测。结果:(1)身体形态:身高呈现上升趋势,腰围和臂围下降,男性体重下降而女性体重上升。体脂率仅在中年男性中上升;(2)身体机能:肺活量指标呈上升趋势,心肺趋势测试值呈下降趋势,表明广东省中青年的有氧能力下降;(3)身体素质:握力、背力、俯卧撑等力量型指标男性呈下降趋势,女性表现较好。纵跳指标男性下降而女性上升,仰卧起坐,坐位体前屈和选择反应时间均呈积极走势。结论:广东省中青年群体的身体形态总体上朝着较好的方向发展,但身体机能和部分身体素质指标的发展趋势不容乐观。特别是女性肥胖问题、心肺耐力的下降和男性力量型指标的减弱,需要政府等部门加以重视,建议:(1)体育部门应增大力量型运动项目和长跑的开展力度;(2)宣传部门需要加大体育健身的宣传力度;(3)政府应该采取措施落地和实效评估相结合的方式研判国民体质健康程度。

基于改进GM(1,1)模型的我国能源消费总量预测

基于我国2007~2022年能源消费总量数据,对比两种改进的GM(1, 1)方法以及两种方法相结合的预测效果,利用结合两种改进模型的预测模型δRGM(1, 1)对2023~2027年的能源消费总量进行预测。结果显示:通过相对误差检验,结合两种改进模型的预测结果可信度较高。我国能源消费总量仍然呈现上升趋势,上升速度并无明显的变化,年平均增速约为2.5%~4.5%。预计到2027年,我国能源消费总量将突破63亿吨标准煤。

基于改进GM(1,1)模型对地表沉降变形的预测应用

传统GM(1,1)模型用于地表的沉降变形预测时,仅需要少量的数据就能预测整体的变化趋势,然而随着预测期数的增多,预测精度也会受到初始数据的限制,使得精度逐渐降低。在工程应用中,沉降变形受外界多种系统因素变化的影响,对其进行预测时需要一个动态的GM(1,1)预测模型。文章针对传统GM(1,1)模型不能动态调整数据这一不足之处,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)模型,通过精度调整后对后期沉降变形进行了预测。通过对比不同类型模型结果发现,灰色新陈代谢GM(1,1)模型预测误差较小,精度较高,有很好的工程应用价值。

基于灰色GM(1,1)模型的我国肉类产量预测分析

为了科学分析我国肉类生产的发展趋势,以2016-2020年我国主要肉类产量为基础数据,通过DPS软件构建肉类产量GM(1,1)模型,并利用该模型预测我国2021-2024年的肉类总产量、猪肉、牛肉和羊肉产量的发展态势。结果表明,该模型的预测精度较高,结论可靠;我国肉类总产量与猪肉产量呈现下滑趋势,牛肉和羊肉产量仍处于稳步上升态势。鉴于此,为我国政府相关部门及养殖企业的科学决策提供有益参考。