一种用于农产品供应链风险预测评估的贝叶斯决策树算法模型

农产品供应链稳定对保障市场供应、稳定需求、扩大居民消费需求具有重要意义.新兴技术的应用可以提高农产品供应链的价值,降低传统供应链的风险.因此,本文在机器学习算法的基础上,将贝叶斯算法融入决策树模型,建立了一种用于农产品供应链风险评估预测的模型.首先,基于贝叶斯算法设计了用于风险划分的决策树模型.然后,使用随机变量的权重构建决策树模型用于风险预测评估.最后,将决策树模型应用于农产品供应链(APSC),提出了APSC管理框架,帮助决策者进行评估分析,以降低农产品供应链风险.实验结果表明,对比模型预测风险的性能达到90%左右,而本文提出的模型可以达到95%左右,证明其具有较高的预测准确性.敏感性分析证实,该模型对市场变化具有较高的灵敏度,可以帮助决策者更好地评估农产品供应链风险并及时调整供应链机制.

肺间质纤维化合并肺气肿的影响因素分析及其风险预测评估模型的建立

目的分析肺间质纤维化合并肺气肿的影响因素,并建立列线图风险评估模型。方法选取2017年1月至2019年12月于首都医科大学宣武医院就诊的71例肺间质纤维化合并肺气肿患者作为观察组,选取同期收治的104例单纯肺间质纤维化患者作为对照组。比较两组患者的基线资料、肺功能相关指标[第一秒用力呼气量占预计值百分比(FEV 1%pred)、用力肺活量占预计值百分比(FVC%pred)、第一秒用力呼气量与用力肺活量之比(FEV 1/FVC%)、肺总量占预计值百分比(TLC%pred)、残气量占预计值百分比(RV%pred)、潮气量占预计值百分比(VT%pred)、一氧化碳弥散量占预计值百分比(DLCO%pred)]和静息状态下的动脉血氧分压(PaO 2)。采用多因素Logistic回归分析筛选出肺间质纤维化合并肺气肿的独立危险因素,对筛选出的独立危险因素建立列线图风险预测模型,并验证该模型的预测性及准确性。结果观察组患者有吸烟史的比例低于对照组[64.79%(46/71)比79.81%(83/104)],有反流性食管炎和慢性肾脏疾病患者的比例高于对照组[71.83%(51/71)比56.73%(59/104),77.46%(55/71)比51.92%(54/104)](P<0.05)。观察组患者的FEV 1/FVC%、DLCO%pred低于对照组[(70±6)比(81±5),(46±11)比(57±17)],TLC%pred、VT%pred高于对照组[(75±9)比(67±8),(70±10)比(64±9)](P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,吸烟史、反流性食管炎、FEV 1/FVC%、TLC%pred、VT%pred和DLCO%pred为肺间质纤维化合并肺气肿的独立危险因素(P<0.05)。基于各危险因素,建立预测肺间质纤维化合并肺气肿风险的列线图模型,并对列线图模型进行验证,列线图模型预测肺间质纤维化合并肺气肿发生风险的一致性指数为0.853(95%CI 0.817~0.889),受试者工作特征曲线下面积为0.879。结论吸烟史、反流性食管炎、FEV 1/FVC%、TLC%pred、VT%pred和DLCO%pred为肺间质纤维化合并肺气肿的独立影响因素,建立的列线图风险预测模型具有良好的精准度和区分度。

基于人工神经网络的我国房地产行业风险评估与预测

文章通过构建房地产风险评估指标体系,选取2000-2021年相关指标数据,运用灰色关联模型进行关联度风险综合评估,采用一般神经网络与遗传演化类神经网络(GA-BPN)对比风险预测效果。研究结果表明,GA-BPN模型具有较好的风险预测能力,2022-2025年我国房地产行业风险会持续保持高风险状态。

基于XGBoost的水库大坝基础设施潜在风险评估预测

水库大坝基础设施潜在风险评估是水库大坝风险评估体系的重要组成部分,然而水库大坝基础设施数据量大、数据特征多、还存在数据缺失的情况。XGBoost算法作为一种基于决策树的集成算法,在应对大规模含有缺失情况的、具有混合类型的特征数据方面具有独特优势。为了更快速准确地对水库大坝基础设施潜在风险进行评估,提出了一种基于XGBoost的水库大坝设施潜在风险评估预测方法。首先将水库大坝统计数据进行预处理,并用该数据对XGBoost模型进行训练,然后通过GridSearch和Cross-validation计算模型最优参数,最后根据准确率、召回率等精度指标对模型进行评价。预测结果表明:XGBoost在测试集上的准确率达91.26%,相比于其他4种常规机器模型(随机森林、人工神经网络、最邻近算法、支持向量机)高出2.12%,5.59%,19.31%,38.65%,满足工程实际的要求。

基于XGBoost算法构建的ICU死亡风险预测模型的系统评价

目的系统评价基于极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法构建的重症加强护理病房(Intensive Care Unit,ICU)死亡风险预测模型的研究现况。方法检索知网、万方、维普、PubMed、Embase、Web of Science、Scopus数据库,搜集有关基于XGBoost算法构建的ICU死亡风险预测模型的研究,检索时限均为建库至2023年2月18日。由2名研究者独立筛选文献,提取资料并评价纳入研究的偏倚风险后,进行定性系统评价。结果共纳入12篇文献,纳入模型的受试者工作特征曲线下面积为0.750~0.941。10篇文献适用性较好,其余2篇文献适用性不清楚。12篇文献均存在高偏倚风险,偏倚主要来自于不合适的研究数据来源、研究对象的纳排标准不清晰、预测因子定义与评估不一致、基于单因素分析法筛选预测因子、缺乏完善的模型性能评估等。结论现有基于XGBoost算法构建的ICU死亡风险预测模型具有较好的区分度,但其临床预测的准确性还尚不明确。未来还需进一步完善相关研究设计,避免研究中的各类偏倚风险,加强模型的外部验证,确保模型在临床实践中的可行性及有效性。

乳腺癌风险评估及预测模型的研究进展

乳腺癌的发病率不断上升，对女性进行乳腺癌筛查是提高早期检出率的关键。乳腺癌风险评估及预测模型是重要的工具之一。本文就乳腺癌风险评估及预测模型的概况及发展、未来新方向做一综述，为建立适合中国人群的乳腺癌风险评估模型奠定理论基础，从而帮助实现临床上真正意义的对乳腺癌的早期发现、早期诊断、早期治疗。

非计划性拔管风险预测在急性呼吸窘迫综合征气管插管患者中的应用研究

目的:探讨风险预测在预防急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者非计划性拔管(Unplanned Extuba-tion,UEX)的应用效果。方法:回顾分析2014年1月-2015年12月入住本院ICU行气管插管的ARDS患者88例为对照组,采用常规的气管插管非计划性拔管的预防方法。选择2016年1月-2017年12月入住本院ICU行气管插管的ARDS患者85例为观察组,应用《非计划性拔管风险预测评估表》评估患者的UEX风险程度,并根据评估结果在对照组的基础上采取相应的预防措施。结果:观察组UEX发生次数、约束时间均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:应用《非计划性拔管风险预测评估表》,根据评估结果采取预防性的护理措施,可降低UEX的发生率,减少不必要的约束。

医院感染预测模型研究方法学与报告质量评价

目的评价当前我国医院感染预测模型研究方法学质量和报告质量,以期为规范研究过程和报告方法提供参考。方法系统检索中英文数据库截至2022年底的国内医院感染相关预测模型研究,研究团队按纳入、排除标准独立筛选文献、交叉核对提取资料后,应用临床预测模型偏倚风险和适用性的评估工具(prediction model risk of bias assessment tool,PROBAST)评价方法学质量,使用个体预后与诊断预测模型研究报告规范(transparent reporting of a multivariable pre⁃diction model for individual prognosis or diagnosis,TRIPOD)声明评价研究报告质量。结果共纳入81篇医院感染预测模型研究,PROBAST偏倚风险评估的平均完成度为58.11%±13.88%,TRIPOD声明报告质量的平均完成度为56.11%±16.35%。方法学缺陷主要存在于数据来源、未考虑数据复杂性与采用单因素分析筛选预测因子等,报告质量中风险分层、样本量估算与补充信息等条目未报告或报告不全面。结论国内医院感染预测模型研究存在方法学缺陷与不完整的报告情况,限制了研究结果的可靠性与适用性,有较大的改进空间。

脑卒中影响因素和风险评估的纵向队列研究

目的:构建脑卒中风险评估模型并检测其效能。方法:共纳入38098例职业人群,筛选脑卒中相关风险因素进入模型,通过Bootstrap重抽样及十字交叉验证法预测模型效果,构建Logistic多因素预测模型及列线图模型。结果:脑卒中的危险因素包括:年龄、性别、婚姻状态、教育程度、BMI、吸烟、喝奶频率、饮酒、睡眠时间、高血压、血脂异常、父母脑血管病病史、父母高血压史,风险预测模型的AUC值为0.82。结论:本研究构建了列线图模型,可为临床工作者和使用者提供可直观评估的脑卒中发病风险预测工具。

基于改进云模型和Eclat算法的输电线路极端灾害风险评估

针对当前用于输电线路风险评估的云模型中量化等级依靠人为主观划分的不足,提出一种基于改进云模型和Eclat算法的输电线路极端灾害风险评估方法。首先,基于灾害特征信息选取灾害特征因子和典型极端灾害技术要素;通过FCM算法获取一维数据聚类中心,将聚类中心与传统主观云模型数字特征进行结合得到改进后的组合标准云;考虑灾害造成的停运时间、输电线路抗灾能力以及灾害风险的累积效应对数据进行动态修正后,在标准云中进行量化等级划分;最后,应用Eclat算法挖掘量化后的灾害特征因子与风险技术要素间的关联规则,得到风险评估预测模型。实例结果表明,改进后的模型正确率得到提高,获取到的关联规则能够对线路灾害风险进行预测评估。

珠三角地区女性乳腺癌危险因素及风险评估模型的临床研究

目的尝试建立初步评估模型,预测珠三角地区女性乳腺癌风险并检测其效能。方法纳入2014年6月至2018年12月经南方医科大学珠江医院、广东省佛山市第一人民医院确诊的女性乳腺癌患者440例,调查其乳腺癌危险因素并进行筛选,建立乳腺癌风险评估模型,通过受试者工作特征曲线验证危险度评价的效果,比较该模型和Gail模型评估该地区的乳腺癌发病风险。结果珠三角地区女性患乳腺癌的危险因素有初产年龄>40岁、体重指数>25kg/m2、哺乳史、乳腺良性疾病史、长期不良情绪、恶性肿瘤家族史、雌激素替代治疗史、足月产次数。本研究建立的logistic模型预测准确性优于Gail模型。结论本研究构建的乳腺癌风险预测模型具有较好的预测效果,可为临床工作者筛选乳腺癌提供一定的依据。

血清肿瘤标志物以及风险评估模型在恶性肿瘤诊断以及疗效评估中的现状分析

随着对恶性肿瘤以及血清肿瘤标志物研究不断深入,血清肿瘤标志物与恶性肿瘤的早期诊断、治疗效果以及预后有密切关系。不过由于单一血清肿瘤标志物诊断的敏感度及其特异度往往不够理想,故需要合理选取多种血清肿瘤标志物进行联合检测,以提高诊断效果;同时,通过模糊数学原理所构建的风险评估预测模型在恶性肿瘤早期诊断以及预后评估中有着较高的应用价值。血清肿瘤标志物以及风险评估预测模型能够为恶性肿瘤患者提供准确程度更高的个体化信息,进而帮助患者制定个体化的临床治疗方案以及对治疗效果、近远期预后进行评估。因此,通过合理高效的多种血清瘤标志物联合检测以及结合风险评估预测模型将为恶性肿瘤诊断、治疗评估提供新的方法及思路。本文就血清肿瘤标志物以及风险评估预测模型在恶性肿瘤诊断以及疗效评估中的现状作如下概述,旨在为恶性肿瘤诊治提供临床参考依据。

老年肺间质纤维化合并肺气肿综合征患者的临床特征及相关影响因素分析

目的探讨肺间质纤维化合并肺气肿综合征(CPFE)老年患者的各类指标变化情况,分析该种疾病的相关影响因素,利用数据构建列线图预测模型并实施验证。方法收集2018年1月至2023年1月在内蒙古自治区人民医院接受治疗的120例CPFE(CPFE组)和120例单纯肺气肿(单纯肺气肿组)老年患者的临床资料行回顾性分析。采用单因素分析方法分析老年CPFE患者的临床特征,采用多因素分析方法分析CPFE的影响因素。构建老年患者CPFE的列线图预测模型并分析其预测效能。利用受试者工作特征(ROC)曲线对相关指标预测CPFE的价值进行评估。结果CPFE组吸烟指数、反流性食管炎比例、白蛋白、红细胞体积分布宽度、一氧化碳弥散量占预计值百分比(DLCO%)高于/大于单纯肺气肿组,肺总量占预计值百分比(TLC%)低于单纯肺气肿组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。Logistic多因素回归分析结果显示,吸烟指数、反流性食管炎、白蛋白、红细胞体积分布宽度、TLC%、DLCO%是老年CPFE患者的独立影响因素(均P<0.05)。依据多因素分析所筛选出来的变量构建列线图风险模型,一致性指数为0.756,校准曲线平均绝对误差为0.019。ROC曲线分析结果显示,上述多因素分析所得独立影响因素以及回归模型P值预测概率预测老年患者CPFE的曲线下面积分别为0.713、0.600、0.739、0.674、0.702、0.729和0.893。结论与单纯肺气肿的患者相比,CPFE老年患者的部分临床指标会出现明显的变化,利用这些指标构建的预测模型能够较好地预测老年患者发生CPFE。

扑救林火中风险管理的分析

扑救林火属于高风险作业,林火灾害不可避免,与之相应的林火扑救风险也不可回避。林火扑救风险管理是预防、减少和控制灭火救灾人员伤亡及装备物资损失的重要手段和措施。提出了扑救林火风险及风险管理的概念和内涵,阐明了风险判识与分析、风险评估与预测、风险控制与处理的内容与方法。研究表明,做好林火扑救中的风险管理,是预防和减少森林灭火救灾风险特别是伤害事故的重要保证。

重视步行人流组织,评估疏散安全能力,确保大型活动人员安全——从疏散安全角度解读《北京市大型社会活动安全管理条例》

近年来,北京市举办的大型活动数量庞大、类型众多、情况复杂.仅2004年全年北京市举办的单场次参加人员在1000人以上的大型活动就有6000余场次,涵盖了经济、文化、体育、旅游、教育等社会生活的各个领域.

欧美有组织犯罪的预测与控制

欧美国家是有组织犯罪最为猖獗的地区之一,有组织犯罪的危害之大,渗入社会各个领域的程度之深远非其他国家所能比拟,因而欧美国家政府历来都十分重视对有组织犯罪的打击。除了加强对有组织犯罪的侦查和起诉力度之外,近年来欧美国家的执法机关还充分利用风险评估工具对有组织犯罪进行预测和评估。这种风险评估方法,以犯罪学为视角,以统计学为工具,在分析有组织犯罪发生及发展因素的基础上,为执法机构提供了一套科学、系统的评估模式。

数据驱动的泄洪闸门智能管理系统构建及应用

构建了基于数据驱动的水电水利工程泄洪闸门智能管理系统,提出了智能管理系统的运行逻辑及系统框架。智能管理系统依托闸门的历史信息、状态监测结果、运行与维护方案,优化数据的采集及分析的能力,开展全局化、智慧化管理建议。提出了基于多维度多参数准则的风险事故预测,赋予参数权重优先级,即“安全直接关联参数”赋值大于“安全间接关联参数”大于“安全潜在关联参数”,结合结构强度分析、历史安全数据溯源和人工神经网络分析,提高安全管理的高效性和完整度。

不同心脏手术风险预测评分系统对中国冠状动脉旁路移植术后患者早期死亡的预测

目的评价STS评分系统[the Society of Thoracic Surgeons(STS)2008 Cardiac Surgery Risk Models]、欧洲心脏手术风险评估系统(EuroSCORE)、Parsonnet评分系统和美国心脏病学院/美国心脏协会(American Collegeof Cardiology/American Heart Association,ACC/AHA)评分系统对中国冠状动脉旁路移植术(coronary artery bypassgrafting,CABG)后患者早期死亡的预测效能。方法纳入2006年11月至2007年12月在北京阜外心血管病医院连续完成的单纯CABG患者1 559例的临床资料,其中男1 295例(83.06%),女264例(16.93%);年龄60.87±9.06岁。术后早期死亡定义为术后院内死亡或者术后30 d内死亡。评分系统预测校准度采用Hosmer-Lemeshow(H-L)拟合优度检验,预测鉴别度采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价。结果实际死亡16例(1.03%)。STS和ACC/AHA评分系统预测全组死亡校准度良好[STS:12.06例,95%CI(5.28,18.85);ACC/AHA:20.67例,95%CI(11.82,29.52)];而EuroSCORE和Parsonnet评分系统高估了全组死亡例数[EuroSCORE:36.44例,95%CI(24.75,48.14);Parsonnet:43.87例,95%CI(31.07,56.67)]。分组校准度检验中STS评分系统预测校准度良好(χ2=11.46,P>0.1),而其他3种评分系统预测校准度不佳(EuroSCORE:χ2=22.07,P<0.005;ACC/AHA:χ2=28.85,P<0.005;Parsonnet:χ2=26.74,P<0.005)。4种评分系统预测鉴别度均不佳,其ROC曲线下面积均<0.8。结论 STS评分系统对单纯行CABG的中国患者有潜在的临床应用可能。

储运企业物流设备安全策略设计

文中运用风险预测/风险评估方法,构建了储运企业物流设备安全策略设计流程。介绍了伤害的严重性、承受风险的频率、发生伤害事件的可能性及风险评估调整的定量分析方法。根据定量分析结果及风险控制原则,储运企业可以针对物流设备采取相应的安全防范措施。

GIS技术在农业面源污染研究中的应用

地理信息系统(GIS)技术具有分析速度快、智能化、可视化和信息化的优点,利用GIS技术研究农业面源污染问题已经成为近年来研究农业面源污染的一大趋势。本文阐述了基于GIS在农业面源污染研究中的主要应用技术,包括农业面源数据处理与管理、时空分布与空间差异性、GIS信息系统开发、大数据可视化、模型模拟、污染风险评估及预警预测等,并提出了GIS技术在农业面源污染控制和治理应用方面的发展趋势和研究方向。