一种基于均值模型构建动态离散GM(1,1)模型的新方法

离散灰色模型避免了传统灰色模型中差分到微分产生的跳跃误差,然而当建模序列确定后参数随之确定,模型无法随时间作出与系统变化相适应的动态调整,这是导致模型精度不高及出现预测偏差的重要原因。由于均值模型较其他基本形式的传统灰色模型更适应非指数增长序列,因此首先利用均值GM(1,1)模型刻画了发展系数的动态化过程,然后在此基础上构建了动态离散GM(1,1)模型,最后应用该模型对我国城镇就业人员的数量进行了模拟及预测,取得了较好的效果,验证了新方法的有效性和实用性。

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。

AB型GM2神经节苷脂沉积症基因型、表型分析:1例报道并文献复习

目的探讨儿童期起病的AB型GM2神经节苷脂沉积症(GM2-GLS)的基因型和表型特点。方法报告广西壮族自治区人民医院儿科于2022年3月诊治的1例经Trio全外显子检测明确诊断的4岁起病的AB型GM2-GLS患儿,分析其临床资料及基因检测结果;检索PubMed文献数据库1991-2022年相关文献并进行文献复习。结果Trio全外显子测序结合Sanger验证结果显示,该患儿GM2A基因携带2个复合杂合突变:c.158_159delTG和c.496G>A,分别引起p.L53Rfs3移码变异和p.G166R错义变异。检索出相关文献22篇,共报道20例该型病例。ClinVar数据库共收录11种GM2A基因突变类型。结论AB型GM2-GLS是一种罕见的常染色体隐性遗传性溶酶体贮积症,其基因检测有助于明确诊断。

GM(1,1)模型在安徽省城镇化水平预测中的应用

为了推进安徽省城镇化建设,制定正确的城镇发展方针政策是十分必要的.而对安徽省未来城镇化水平进行合理预测则可为政府制定城镇发展方针政策提供理论依据.现选取2010~2021年的安徽省城镇化率作为研究数据,采用GM(1,1)模型对安徽省城镇化水平建立动态预测模型,并对建立的模型进行了检验.研究表明:GM(1,1)模型具有较好的拟合精度,建模精度达到99.38%.运用GM(1,1)模型对2022~2026年安徽省城镇化率进行预测,预测结果显示未来几年安徽省城镇化水平将呈上升趋势.

表达猪源GM-CSF重组PRRSV疫苗对同源高致病性毒株的免疫保护效力评价

为研究表达猪源粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子(GM-CSF)的重组猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)在动物体内的免疫调节特性及对其的保护效力评价,本研究将15头30日龄仔猪随机分成4组,空白对照组(DMEM)4头、疫苗对照组(HuN4-F112株)4头、疫苗组(rPRRSV-GM-CSF株)3头和攻毒对照组(DMEM^(+)HuN4株)4头。疫苗对照组肌注免疫HuN4-F112株10^(5) TCID_(50)/头、疫苗组肌注免疫rPRRSV-GM-CSF株10^(5) TCID_(50)/头,实验空白组和攻毒对照组肌注DMEM 2 mL/头,免疫后28 d,疫苗组、疫苗对照组和攻毒对照组肌注HuN4株(10_(5) TCID_(50)/头)。攻毒后的试验结果表明,免疫rPRRSV-GM-CSF重组病毒组和疫苗株HuN4-F112组获得完全保护,阴性对照组全部死亡;通过IDEXX试剂盒检测仔猪血清中PRRSV抗体水平可知,在免疫14 d后,疫苗组抗体水平显著高于疫苗对照组(P<0.05);由流式细胞术分析体内免疫细胞亚群比例可知,疫苗组同疫苗对照组相比,疫苗组的重组疫苗株能够引起免疫记忆细胞亚群CD4^(+)CD8^(+)T在免疫后28 d显著升高,以及引发攻毒后其抗原递呈细胞显著增多,进而促进CD4-CD8^(+)T的增殖以发挥抗病毒免疫应答。本研究筛选出了一株具有改善HuN4-F112弱毒疫苗株免疫效果的重组病毒rPRRSV-GM-CSF,为进一步研发广谱通用的新型疫苗奠定基础。

IL-23/GM-CSF抑制剂缓解强直性脊柱炎小鼠脊柱纤维化的机制研究

目的探讨粒细胞巨噬细胞-集落刺激因子(GM-CSF)靶向抑制剂和白细胞介素(IL)-23靶向抑制剂联合使用缓解强直性脊柱炎(AS)小鼠脊柱纤维化的作用机制。方法招募健康受试者(HC组)和AS患者(AS组)各6例,采集其外周静脉血,检测血清肿瘤坏死因子(TNF-α)、IL-23、IL-17和GM-CSF的水平。建立AS小鼠模型。30只小鼠随机分为Control组、Model组、IL-17A Inh组(阳性对照组)、IL-23 Inh组、GM-CSF Inh+IL-23 Inh组,每组6只。ELISA法测定小鼠血清TNF-α、IL-23、IL-17和GM-CSF的水平。Western blot法测定小鼠脊柱周围肌肉/韧带组织上皮-间质转化(EMT)标志物E-cadherin、N-cadherin、snail、Vimentin的水平以及脊柱骨组织核因子-κB配体的受体激活因子(RANKL)、骨保护素(OPG)和碱性磷酸酶(ALP)的水平。micro-CT测定小鼠左后爪和脊柱(L5~6脊椎骨)新生骨和成熟骨体积。结果与HC组相比,AS组患者血清中TNF-α、IL-23、IL-17和GM-CSF水平升高(P<0.05)。与Control组相比,Model组小鼠血清中TNF-α、IL-23、IL-17和GM-CSF水平升高(P<0.05),脊柱周围肌肉/韧带组织E-cadherin的相对表达水平下调(P<0.05),N-cadherin、snail和Vimentin的相对表达水平上调(P<0.05),脊柱骨组织RANKL的相对表达水平上调(P<0.05),小鼠左后爪和L5~6脊椎新生骨体积增大(P<0.05)。与Model组相比,GM-CSF Inh+IL-23 Inh组上述指标的水平均逆转(P<0.05),IL-23 Inh组上述指标均无明显差异(P>0.05)。与Control组相比,Model组小鼠脊柱骨组织OPG和ALP的相对表达水平上调(P<0.05);与Model组相比,GM-CSF Inh+IL-23 Inh组上述指标无明显差异(P>0.05)。结论GM-CSF靶向抑制剂和IL-23靶向抑制剂联合治疗可以降低AS小鼠炎症水平,缓解脊柱周围肌肉、韧带组织纤维化,并抑制脊柱骨组织表达RANKL,减少新生骨形成和病理性骨重塑,保护脊柱的活性。

基于GM(1,1)模型室内加速试验下钢筋混凝土服役寿命预测

为研究西部盐渍土地区钢筋混凝土损伤劣化规律及服役寿命,设计了干湿循环、盐类侵蚀、紫外线辐射及太阳照射耦合因素下的室内加速试验,定期测试试件相对动弹性模量(RDEM)、相对质量评价参数(RQEP)和腐蚀电流密度(icorr)等宏观指标及扫描电镜(SEM)与X射线衍射(XRD)等微观指标来表征钢筋混凝土损伤劣化规律及腐蚀机理,同时利用GM(1,1)模型对钢筋混凝土服役寿命进行预测。研究结果表明:RDEM、RQEP及icorr均可在一定程度上表征混凝土损伤劣化过程,RDEM呈现出先增大后减小的趋势,RQEP表现为缓慢增长-平缓下降-加速下降三阶段变化特点,而icorr呈现缓慢增长-加速增长两阶段变化。利用GM(1,1)模型预测C35试件钢筋与混凝土失效时间分别为175 d和231 d,C40试件失效时间分别为273 d和497 d。

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。

基于新陈代谢GM(1,1)++的疫情应急物资需求量预测研究

当大规模疫情发生时,应急物资的供给至关重要.在新陈代谢GM(1,1)模型的基础上提出了一种新陈代谢GM(1,1)++模型,即再加入新信息,移除原始数据中的旧信息的同时,将原始数据中与拟合值相对残差最大的数据项用拟合值替代.提出的方法既能够及时去掉意义逐渐降低的老信息,加入更能够反应系统目前特征的新信息,又能够降低其他因素对原始数据的扰动性,使原始数据更具规律性.为了检验新陈代谢GM(1,1)++模型的有效性,将其预测结果分别与传统GM(1,1)、新信息GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)的预测结果进行比较研究.试验结果显示,新陈代谢GM(1,1)++模型的误差平方和最小,预测准确性远优于另外3种预测模型.

HEXA基因纯合变异导致GM2神经节苷脂贮积症1例并文献复习

GM2神经节苷脂贮积症是一罕见的常染色体遗传病,临床常有智力运动发育倒退、癫痫发作、眼底樱桃红斑、听觉过敏等症状。本文回顾性分析l例GM2神经节苷脂贮积症患儿的临床表现、辅助检查及基因检测结果,并对国内外文献进行复习,对该病的发病率、临床表现、诊断及治疗进行总结,旨在提高对HEXA基因突变导致GM2神经节苷脂贮积症的认识。

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。

基于GM(1,1)模型的甘肃省碳排放灰色预测研究

“双碳”目标战略为我国经济低碳绿色发展提供了机遇和挑战,为了给甘肃省碳减排方案的制定和实施提供理论依据,文章基于《甘肃省统计年鉴》2009—2021年各行业能源消费相关数据,通过二氧化碳排放测算得出甘肃省碳排放基础数据,运用GM(1,1)模型对2022—2033年的甘肃省碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量进行了预测,得出了2022—2033年甘肃省的碳排放量和人均碳排放量整体呈逐年上升趋势,而碳排放强度却呈现出逐年下降趋势的结论。研究结果表明:以甘肃省当前的发展现状,在未实施强有力的碳减排干预措施下,甘肃省整体碳排放量和人均碳排放量仍逐年上升,还未见峰值和拐点,要想与全国同步实现“双碳”目标,需要制定强有力的碳减排政策措施,进行产业结构调整,深入贯彻落实减污降碳行动。

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SSA-LMD-GM的大坝变形组合预测模型

为提高大坝变形预测精度,针对大坝原始监测信号中的噪声,以及其非平稳性、非线性等特点,引入奇异谱分析(SSA)和局部均值分解(LMD)方法,提出SSA-LMD-GM模型。采用奇异谱分析(SSA)对原始监测信号进行去噪处理,为充分提取大坝形变信息特征,利用局部均值分解(LMD)对去噪后的监测信号进行分解。针对乘积函数(PF)分量的特征采用合适的模型预测分析,剩下余项则采用GM(1,1)模型。利用实际工程案例进行检验,结果表明,相较于其他模型,SSA-LMD-GM模型预测精度和拟合精度更加优秀,能较好地预测大坝变形趋势,具有一定的应用价值。

基于改进GM(1,1)模型的生活用水量预测

生活用水量预测是城市给水规划的关键,其核心是提高预测的精准度。由于传统GM(1,1)模型误差主要来源于背景值和初始值,文章采取引入幂函数改进背景值和初始值2种改进方法。引入幂函数改进背景值权重构造,使新数据占改进模型主导地位;引入幂函数减少原始数据振荡,优化原始序列。将改进后的2种模型应用于河南省生活用水量预测中,并与传统GM(1,1)模型进行比较。结果表明改进模型各个检验均满足要求,可进行中长期用水量预测,预测可得2025年河南省生活用水量为48.31×10^(8)m^(3)。优化原始值改进的GM(1,1)模型预测效果好、精度高,可为当地水资源保护、管理提供参考。

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。

基于改进GM(1,1)模型的变电站检修运维费用预测

针对变电站因设备的缺陷而引起的全寿命周期成本(life cycle cost,LCC)中检修运维费用拨付波动现象,分别采用传统的灰色GM(1,1)模型和组合改进的灰色GM(1,1)模型,对未来3年地市A的变电站检修运维费用进行预测,优化现有的成本拨付策略。结果表明,2种模型的预测精度等级均为一级,但改进后模型的平均相对误差及后验差比值均低于传统模型,说明改进模型比传统模型具有更高的预测精度,能够更好地预测变电站的检修运维费用。最后,利用改进的预测模型对某地市A的2019—2021年变电站检修运维费用进行预测。

液氦温区大冷量GM制冷机仿真及参数分布研究

为提高液氦温区GM制冷机制冷效率,加快产品迭代速度,采用Sage仿真软件对鹏力超低温生产的一台KDE420两级GM制冷机进行了整机建模,该制冷机由两台KDC6000V压缩机并联驱动,模拟结果显示该制冷机一、二级分别可获得71.6 W@50 K、2.6 W@4.2 K制冷量,与实验测试结果基本一致。同时对模型中整机(火用)损失情况、膨胀机内温度和(火用)流分布等进行了系统分析。分析表明:进入二级回热器的(火用)占一级膨胀腔(火用)的69.5%,二级回热器铅丸段温度梯度过高,通过优化二级回热填料可进一步提高制冷性能。

两级GM制冷机数值模拟与分析

采用Sage软件建立了两级GM制冷机整机数值模型,并通过实验结果进行了验证。基于数值模型和?分析方法,分析了不同制冷温度下压缩机、旋转阀与冷头的损失分布。结果表明,损失主要发生在压缩机和旋转阀上。冷头的损失随着制冷温度的降低而增加,在4.2 K时36%的损失发生在冷头上,其中61%的冷头损失是由于实际气体效应引起。压缩机、旋转阀和回热器的低效性以及实际气体效应主导了制冷机的损失,导致制冷机效率低下。

基于GM计数管个人剂量仪的设计与初步测试

针对辐射防护工作人员个人辐射剂量监测需求,设计了一种基于GM计数管的个人剂量仪。使用Altium Designer软件,设计了低压电路、高压电路、声光报警电路以及RTC时钟电路等,并完成样机的设计和研制。在X/γ射线辐射场中对研制的样机进行重复性、相对固有误差和能量响应的初步测量,测量结果为后续进一步优化该剂量仪提供了参考,以最终满足JJG 1009-2016技术规范的要求。该剂量仪具备瞬时剂量、累积剂量和脉冲计数显示以及报警阈值设置、声光振动报警等功能,在设计特点上突出便携式、低功耗和续航久的特点。