灰色GM(1,1)预测模型在单病种运营管理中的应用——以胃癌为例

目的通过对胃癌的发病例数、均次费用、平均住院日、药占比、材占比的医疗指标数据构建灰色GM(1,1)预测模型,分析医疗业务方面的变化趋势,以期为单病种管理提供方法学依据。方法选取我院2013—2018年胃癌的发病例数、均次费用、平均住院日、药占比、材占比等数据构建灰色GM(1,1)预测模型。使用后验差比C值和小误差概率P值对模型的准确度进行评估,利用相对误差和级别偏差评估模型的拟合效果。通过2020—2023年的数据验证灰色GM(1,1)模型的预测效果,根据调整后的模型对2024—2025年的医疗业务指标进行预测。结果本研究构建的灰色GM(1,1)预测模型对均次费用、平均住院日、药占比指标预测效果较好;根据该模型预测到2025年,胃癌的均次费用、平均住院日、药占比分别可达到71285.56元、14.22 d、13.09%。结论灰色GM(1,1)预测模型能够较好拟合胃癌的均次费用、平均住院日、药占比指标变化趋势。模型预测显示均次费用呈现逐年增加趋势,平均住院日和药占比均呈现逐年递减趋势。该模型可为医院单病种医疗质量监测、提升医疗运行效率提供理论依据。

基于SWOT—灰色预测的ESI学科潜力与入围模型研究

文章以东莞理工学院为例,运用基本科学指标数据库和InCites数据库的数据,采用学科准入率法和SWOT分析法识别出优势学科和机会学科,分别为工程学、材料科学、化学、环境生态学、计算机科学和农业科学。利用灰色预测模型对这些学科的被引频次和ESI阈值进行拟合和预测,得到了这些学科入围ESI全球前1%的时间节点。通过对比实际入围时间和预测时间,验证了该模型的可靠性和有效性。文章为高校学科建设和发展提供了一种新的方法和思路,也为高校制定或调整学科发展规划提供了有价值的参考依据。

地质灾害风险评估和经济损失预测模型的构建与应用——以湖北省武汉市为例

我国地质灾害种类繁多,分布广泛,突发性、破坏性强,对人民的生命财产和生态环境构成严重威胁。实施有效的地质灾害风险评估与经济损失预测至关重要。构建科学合理的模型方法和指标体系,全面识别和评价地质灾害风险,可以为地质灾害防治与风险管理提供数据参考。本文以湖北省武汉市为例,介绍地质灾害风险评估与经济损失预测模型的建立、设计与优化过程,以及在武汉市地质灾害风险评估中的应用情况,并以此提出相关灾害防治建议。

基于SSA-RBF神经网络的煤自然发火预测模型

为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(i)<120℃)、加速(120≤t_(i)<160℃)和激烈(t_(i)≥160℃)3个氧化阶段,同时分析这3个阶段指标气与煤温的灰色关联度;其次通过不同维度测试函数检验粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和SSA算法性能;最后利用6个矿区数据验证基于SSA-RBF神经网络的煤自燃预测模型的优越性。结果显示,缓慢氧化阶段CO/ΔO_(2)、CO、C_(2)H_(4)这3种指标气体与煤温的灰色关联系数最大;而加速氧化阶段C_(2)H_(4)/C_(2)H_(6)、CO/ΔO_(2)、CO_(2)/CO_(3)种指标与煤温的灰色关联系数最大。3种不同维度函数的测试结果表明:SSA与PSO、GWO相比具有更好的全局搜索能力和稳定性,其收敛速度更快;神经元数量为5个、迭代次数为300次时,SSA-RBF神经网络预测模型对缓慢氧化和加速氧化阶段的预测准确性分别达到了99%和93%。

创业板上市公司价值评估模型构建研究——基于灰色预测模型与实物期权的结合

创业板市场自成立以来便发展迅速,受到诸多投资者的青睐,但也由于其稳定性差、经营风险高等蕴藏着较大的危机,需要通过具有适用性的方法对创业板上市企业的价值进行准确评估。本文从上市企业特征出发,构建了创业板上市企业公司价值评估模型。同时,为弥补传统方法的不足,积极运用灰色预测模型与实物期权相结合的方法,并通过案例企业的实际应用验证该方法的适用性和有效性,对其他创业板上市企业价值评估方法的形成具有一定的借鉴作用。

基于灰色预测改进模型的配电网可靠性指标预测

对于城市大规模配电网来说,由于用电负荷、接线方式、设备数量均长期处于不断的变化之中,配电网可靠性指标的预测分析对供电企业的电网规划、改造等工作都有很大的指导意义。通过对原始统计数据进行光滑处理和改变微分方程的初始条件,建立了基于边值条件修正的灰色预测GM(1,1)改进模型,并用该模型对广东某地区的配电网可靠性指标进行预测。实例证明,改进的模型对于生成序列和预测值具有指数修正效用,可以有效提高预测精度。

基于改进灰色聚类模型的区域地下水脆弱性评估分析

建立地下水脆弱性评估指标体系,针对传统灰色聚类模型求解收敛度不高的局限,采用改进的灰色聚类模型对区域地下水脆弱性进行综合评估。结果表明:相比于改进前,模型在评估指标检验的特征值上具有明显改善,评估结果相比于改进前更为合理。研究成果对于区域地下水脆弱性综合评估方法具有重要参考价值。

兖州矿区主要技术经济指标灰色预测模型

应用灰色系统理论建立了兖州矿区原煤产量、销售收入、利润总额、原煤全员效率、吨煤成本的预测模型 ,其预测结果对于掌握矿区煤炭生产技术发展方向以及技术决策 。

基于FCFF模型和B-S模型的煤炭企业价值评估研究

随着可持续发展观念的深入,煤炭企业响应国家政策逐步实现绿色转型升级,全面准确地评估煤炭企业的价值显得尤为重要。文章构建了通过灰色预测法改进的自由现金流量折现模型评估煤炭企业的现有价值和B-S模型评估煤炭企业因不确定性因素产生的潜在价值,并通过案例进行验证。研究结果表明:在对煤炭企业进行价值评估时,除了要计算企业现有价值外,也要考虑潜在价值;灰色预测法的引入改进了预测主观性的问题,提高了预测的准确性。

基于改进灰色GM模型的建筑工程造价预测方法探讨

建筑工程造价预测阶段,由于预测指标对应参数存在非线性属性,导致预测结果与实际值的误差较大。对此,文中提出基于改进灰色GM模型的建筑工程造价预测方法,利用灰色GM模型对指标参数进行检验,并将检验合格的数据转变为具有规律性的数据序列形式,采用最小二乘法对数据中的波动进行平滑处理,最终实现对预测指标参数的综合计算,得到建筑工程造价预测结果。结果表明,该设计方法对建筑工程的造价预测结果相对误差和绝对误差均明显小于对比方法,具有较高的准确性。

灰色模型与企业经济指标预测

灰色系统理论研究的对象是灰色系统——部分信息已知而部分信息未知的系统.灰色系统是普遍存在的,因此有关灰色系统的研究涉及社会系统、经济系统等许多领域.用灰色系统研究社会、经济系统的意义,在于将抽象的问题实体化、量化,将变化规律不明显情况,找出规律;通过规律分析事物的发展变化,揭示系统发展过程的优势、劣势、潜力、危机,并作出正确决策.

基于Copula函数模型的计算机网络可靠性预测方法

由于计算机网络组件之间的依赖关系无法有效捕捉,导致计算机网络可靠性预测时间延迟较长。对此,设计一种基于Copula函数模型的计算机网络可靠性预测方法。从起始节点出发,通过优先搜索逐步扩展至相邻节点,直至到达目标节点,确定网络的最小路集。运用Copula函数模型有效捕捉多个网络组件之间的依赖关系,设置可靠性指标。基于这些可靠性指标和最小路集信息,构建一个计算机网络可靠性预测模型。该模型不仅考虑了网络结构的特点,还融合了历史运行数据,从而能够实现对计算机网络可靠性的准确预测。实验结果表明,设计的基于Copula函数模型的计算机网络可靠性预测方法,平均预测时间延迟仅0.27 s,优势显著,表明该方法能够在较短的时间内完成预测任务,且预测结果可靠。

基于灰色BP神经网络的宁波舟山港集装箱吞吐量预测

为验证灰色BP神经网络组合模型在预测港口集装箱吞吐量预测中的有效性,以宁波舟山港为例,选取了2006-2020年港口集装箱吞吐量原始数据进行分析。首先运用灰色关联度法筛选出影响集装箱吞吐量的3个一级指标,共计13个主要因素;然后通过GM(1,1)模型得到主要因素预测值,再经BP神经网络训练后得到2021-2025年的港口集装箱吞吐量。实证结果表明,该组合模型预测拟合精度达到97.951%,预测效果较好,可对宁波舟山港未来建设和发展规划起到数据支持作用。

基于灰色成分数据模型的轨道不平顺指标结构预测

针对轨道不平顺指标结构变化规律,提出一种基于灰色成分数据模型的轨道不平顺指标结构预测模型,结合轨道不平顺指标结构特征,对轨道不平顺指标结构进行预测。通过采用兰新线上行K741+200~K741+400和K741+400~K741+600 2单元区段共6年的历史轨检车超限数据对预测模型的有效性进行验证,结果表明所建模型可以较好地应用于预测轨道不平顺指标结构。

基于改进灰色模型的疲劳寿命预测及可靠性评估

针对试验件中对数疲劳寿命均值随应力水平具有线性关系,但方差却具有波动性的状况,引入改进灰色模型对两者进行仿真分析。采用粒子群优化算法对模型多个参数进行估计。结果显示对数疲劳寿命均值与试验数据吻合良好,具有很好的线性关系;波动方差的拟合曲线顺滑,不仅清晰地定性显示其发展趋势,还能够定量地对均值和方差进行预测,尤其是对疲劳极限以下的寿命均值和方差的预测,避免了经验公式的使用。利用改进灰色模型预测得到的疲劳寿命均值和方差,结合疲劳累积损伤模型对块谱作用下的试验件可靠性进行了评估;通过中位秩计算试验件的失效概率,验证了可靠性仿真结果的正确性。

基于灰色预测的新能源汽车企业价值评估研究

资产评估是市场经济发展的产物,随着国内市场经济的不断发展与成熟,企业价值评估这种综合性评估对于结果的准确度要求会比较高,特别是无形资产与专利技术较多的新能源汽车企业,通过分析资产评估三大方法在企业价值中的应用,选择适合新能源汽车企业的评估方法,并尝试引入灰色预测数学模型进行价值评估,加以比亚迪企业的案例,利用收益法并结合灰色预测模型进行价值评估,最后根据结果进行总结与展望,希望能为新能源汽车企业以及类似行业的企业价值评估的实务研究提供一定的参考价值。

网格环境下基于灰预测的信任评估模型

提出了一种基于灰预测的信任评估模型,利用灰预测相关理论,根据实体历史信任信息的变化特性建立GM(1,1)预测模型,并利用模型预测出实体下一次交互时的信任值。结合预测信任值给出了交互结束后实体信任值的更新机制。实例表明,该模型计算简便、预测精度高,是解决网格环境下信任评估问题的一种较好方案。

荒漠化防治综合效益的多维灰色预测评估研究——以晋西北河曲县为例

选择具有代表性的晋西北河曲县,建立了荒漠化防治综合效益评估指标体系,并运用多维灰色评估模型,预测了不同乡镇2010年荒漠化防治综合效益和空间分布特征,将其划分为高中低3种类型。结果表明,2010年,各乡镇的荒漠化防治综合效益总体上有较高的水平,但具有两极分化的趋势;从空间分布来看,各类型与生态经济区相关性较小,特别是在中部丘陵区和东南部高山区。两个区各有优劣势,若能采取合理措施,均可取得最佳效益。

数控机床热误差预测模型的评估方法

数控机床热误差产生机理复杂,通常使用温度场监测数据数学建模对热误差进行预测,加工工况和所处环境的复杂使得数据驱动建模方法的优劣难以全面评价,因此建立了一套热误差预测模型的评价指标体系,并提出了相应的评估方法,从热误差预测模型的鲁棒性、准确性、有效性、稳定性与相关性方面对预测模型的性能进行了综合评价。以ZK5540A型重型数控机床在空转工况下所监测的温度场数据为例,采用所提评价指标和评估方法分别对3种不同的数据驱动建模方法的性能指标进行了计算与分析,验证了评估指标和方法的有效性。