基于ARIMA模型与GM(1,1)模型比较的宁夏卫生总费用及其构成预测研究

目的比较ARIMA模型和GM(1,1)模型对宁夏卫生费用的拟合效果,并预测宁夏卫生总费用及其构成的未来发展趋势,为相关部门制定和调整医疗卫生政策提供参考。方法利用2016年—2022年宁夏卫生总费用及其构成的相关数据,分别构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,进行卫生总费用构成的拟合,采用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)比较拟合效果,基于优势模型对宁夏2023年—2028年卫生总费用及其构成进行预测。结果GM(1,1)模型拟合效果较好,为优势模型。预测结果显示,2023年—2028年,宁夏卫生总费用平稳增长,从465.38亿元增长至671.50亿元,政府和个人卫生支出占卫生总费用的比重分别从32.35%和25.39%下降至31.63%和22.53%,社会卫生支出占卫生总费用的比重从42.25%上升至45.84%。结论经预测,2023年—2028年宁夏卫生总费用呈逐年增长趋势,卫生费用筹资结构趋于合理化,相关部门应继续保持目前发展态势,采取有效措施以促进医疗卫生事业的可持续发展。

EEMD-LASSO-优化GM(1,N)管道腐蚀速率预测模型

【目的】为了评价管道的剩余强度与剩余寿命,并针对性地制定防腐措施,亟需提高管道腐蚀速率的预测精度。【方法】建立了一种基于集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)-套索回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)-优化一阶多维灰色模型〔First Order Multidimensional Grey Model,GM(1,N)〕的腐蚀速率预测模型。首先,采用EEMD算法增加原始自变量的多样性,降低序列波动对预测结果的影响,将隐藏在数据中的信息按照频域尺度逐层分解;之后,采用LASSO算法进行自变量筛选,降低序列间的相关性、冗余性;最后,引入线性修正量和灰色作用量对GM(1,N)模型进行优化,将微分方程变为差分方程,形成优化GM(1,N)模型,并将输入变量代入优化GM(1,N)模型完成训练和预测。【结果】与CO_(2)分压、SRB(Sulfate Reducing Bacteria)个数相关的影响权重较大,腐蚀过程由CO_(2)控制,共筛选出包括分解变量和残余变量在内的8个自变量;与灰色关联法筛选得到的影响因素相比,LASSO算法具有一定的客观性和科学性;EEMD-LASSO-GM(1,N)模型的平均相对误差为1.25%、标准差为0.72,模型精度超过常规GM(1,N)、EEMD-常规GM(1,N)、EEMD-优化GM(1,N)、EEMD-主成分分析-优化GM(1,N)等模型;通过与文献数据相对比,EEMD-LASSO-GM(1,N)模型的预测精度更高,其在泛化能力和鲁棒性上具有优越性,并在腐蚀影响因素和数据条数不同时,仍具有良好的适应性。【结论】研究结果可为多因素耦合的管道腐蚀行为预测和腐蚀速率发展趋势的预测提供理论依据及实际参考。

基于GM(1,1)模型的河北省生鲜农产品冷链物流需求预测及其影响因素研究

为了掌握河北省生鲜农产品冷链物流的发展趋势,为政府制定发展冷链物流产业政策提供参考,文章以2012—2021年河北省生鲜农产品的产量作为原始数据,通过灰色预测模型进行预测,针对2024—2031年共八年河北省生鲜农产品冷链物流需求量进行预测;另一方面从区域经济发展水平、物流运输技术能力、冷链物流市场规模、冷链支撑条件水平、人文因素五个方面,构建一个能够反映影响河北省生鲜农产品冷链物流需求的各种因素的指标体系,在构建指标的过程中,采用灰色关联分析方法。在建立影响河北省生鲜农产品冷链物流需求的指标体系过程中,进行指标选取时,应用灰色关联分析的方法。经测算,本次生鲜农产品冷链物流需求量预测的精确度为95.7%,能够进行较为精确的预测,可以得出河北省生鲜农产品冷链物流的需求量逐年增长的结果。同时灰色关联分析表明,物流交通运输能力和人文因素对生鲜农产品冷链物流需求影响最为显著,其次是冷链物流市场规模,而区域经济发展水平和冷链支撑条件水平对河北省生鲜品冷链物流需求量的影响程度相对较弱。

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。

基于灰色GM(1,1)模型的2023—2027年闵行区脑卒中死亡趋势预测

目的分析2012—2022年上海市闵行区脑卒中死亡变化趋势,预测2023—2027年脑卒中死亡情况。方法测算2012—2022年上海市闵行区脑卒中死亡的年度变化百分比(annual percentage change,APC),运用Joinpoint线性回归模型进行时间趋势分析。以2012—2022年上海市闵行区脑卒中死亡率构建灰色GM(1,1)模型,运用相对误差和级比偏差评估模型拟合效果,对2023—2027年上海市闵行区脑卒中死亡率进行预测分析。结果2012—2022年上海市闵行区脑卒中全人群、男性和女性粗死亡率均呈上升趋势(全人群:APC=2.50%,P<0.001;男性:APC=3.41%,P<0.001;女性:APC=1.46%,P=0.008)。灰色GM(1,1)模型预测2023—2027年上海市闵行区脑卒中死亡率呈上升趋势,2027年全人群脑卒中粗死亡率为97.55/10万,男性为112.31/10万,女性为83.33/10万,检验评估模型拟合效果达到较高要求。结论近十年来上海市闵行区脑卒中死亡率呈明显上升趋势,5年预测结果显示死亡率呈逐年上升趋势。

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.

吉兰⁃巴雷综合征患者抗GM1抗体与抗甲状腺抗体的相关性研究

目的:探讨吉兰⁃巴雷综合征(Guillain⁃Barrésyndrome,GBS)患者抗甲状腺抗体与抗神经节苷脂GM1抗体的相关性。方法:收集2018年7月—2023年2月南京大学医学院附属鼓楼医院神经内科收治的同时检测抗甲状腺抗体和抗神经节苷脂抗体(antiganglioside antibody,AGA)水平的60例GBS患者,根据抗甲状腺抗体结果将患者分为正常组和异常组,比较两组患者的临床特征、甲状腺功能以及AGA比例。结果:与正常组相比,甲状腺功能异常组中GBS患者抗神经节苷酯GM1抗体和GM2抗体水平人明显升高,并伴有更严重的临床症状(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,GBS患者抗甲状腺抗体异常(OR=5.184,95%CI:1.377~19.518,P=0.015)以及游离甲状腺素(free thyroxine,FT4)水平升高(OR=1.266,95%CI:1.009~1.588,P=0.030),是导致抗GM1抗体阳性率增加的独立危险因素。受试者工作特征(receiver operation characteristic,ROC)曲线显示甲状腺过氧化物酶抗体(thyroperoxidase antibody,TPO⁃Ab)预测GM1阳性的最佳阈值为47.9 U/mL,灵敏度为66.7%,特异度为77.8%。甲状腺球蛋白抗体(thyroglobulin antibody,Tg⁃Ab)预测GM1阳性的最佳阈值为20.0 U/mL,灵敏度为73.3%,特异度为73.3%。结论:合并抗甲状腺抗体异常的GBS患者更易出现抗GM1抗体阳性,这可能是合并甲状腺功能异常的GBS患者预后更差的可能机制。

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GM(1,1)模型的甘肃省冷链物流需求预测研究

随着居民对生鲜农产品质量要求的提升,冷链物流行业也亟需朝着高标准、严要求的方向进一步发展。因此,对生鲜农产品冷链物流需求进行精准预测也具有了更加重要的现实意义。将人均生鲜农产品消费量与甘肃省常住居民数的乘积作为甘肃省冷链物流需求量,利用GM(1,1)模型对甘肃省2012-2031年冷链物流需求量进行预测,并通过发展系数检验、残差检验、后验差检验,验证了模型有较高的预测精度,并适用于中长期预测,可以有效预测甘肃省冷链物流需求量的发展趋势,能够为后续甘肃省冷链物流设施规划、冷库建设、运输设备配备提供参考依据。

GM1通过PI3K/AKT/GSK3β信号通路减轻脑出血小鼠的神经功能损伤

目的研究单唾液酸四己糖基神经节苷脂(GM1)对急性脑出血小鼠的神经功能保护作用及其机制。方法构建小鼠脑出血神经损伤模型。将小鼠随机分为假手术(Sham)组、模型(Model)组、GM1(25 mg/(kg·d))组、GM1+LY294002(6μg/(kg·d))组各10只。于造模结束1 h后腹腔注射GM1或LY294002,连续1 w,Sham组和Model组腹腔注射等量生理盐水。采用神经功能缺损评分、脑含水量等检测各组神经功能损伤;苏木素-伊红(HE)染色试剂盒和尼氏染色试剂盒检测各组脑组织和神经元损伤水平;酶联试验免疫吸附试验(ELISA)法测定血清炎性因子白细胞介素(IL)-6、IL-1β及肿瘤坏死因子(TNF)-α水平;Western印迹检测B细胞淋巴瘤(Bcl)-2、Bcl-2相关X蛋白(Bax)、裂解的胱天蛋白酶(cleaved caspase)-3、磷脂酰肌醇-3激酶/蛋白激酶B/糖原合成酶激酶(PI3K/AKT/GSK)3β蛋白表达。结果与Sham组相比,Model组神经功能损伤严重(P<0.05),且神经细胞出现大量凋亡。Western印迹结果显示,Bcl-2、p-PI3K/PI3K、p-AKT/AKT蛋白表达明显下调,Bax、cleaved caspase-3、p-GSK3β/GSK3β蛋白表达明显上调(P<0.05);与Model组相比,GM1治疗组神经功能损伤明显减轻,脑组织损伤和炎症明显减轻且神经细胞凋亡明显被抑制(P<0.05),而GM+LY294002使得这一治疗作用明显被弱化(P<0.05)。结论GM1能有效保护急性脑出血小鼠的神经功能,其作用机制可能与PI3K/AKT/GSK3β信号通路有关。

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。

GM1注射液联合巴曲酶治疗突发性耳聋患者的疗效及安全性

目的 探讨突发性耳聋采取单唾液酸四己糖神经节苷脂钠(monosialotetrahexosylganglioside,GM1)注射液、巴曲酶联合治疗效果及其安全性的评估。方法 选取2018年1月至2022年12月间唐山职业技术学院附属医院162例突发性耳聋患者的临床资料进行回顾性分析,根据治疗方案分为对照组和观察组,对照组的81例采用巴曲酶治疗,观察组的81例采用GM1注射液联合巴曲酶治疗。比较2组疗效、症状恢复时间、治疗前后纯音听阈、炎性指标[白介素-10(interleukin-10,IL-10)、超敏-C反应蛋白(high sensitive C-reactive protein,hs-CRP)、肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)]水平及安全性。结果 观察组总有效率92.59%高于对照组59.26%(P <0.05);观察组头晕消失、听力恢复正常及耳鸣消失时间均短于对照组(P <0.05);治疗7 d、14 d后观察组纯音听阈低于对照组(P <0.05);治疗后观察组血清IL-10水平高于对照组,hs-CRP、TNF-α水平低于对照组(P <0.05);观察组不良反应发生率11.11%与对照组9.88%相比,差异无统计学意义(P>0.05)。结论 GM1注射液联合巴曲酶治疗可有效控制突发性耳聋患者炎性反应、改善听力状况,加速康复进程,且疗效确切,具备一定安全性。

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。

灰色GM(1,1)档案模型参数估计优化算法

针对最小二乘法在处理总体特征不明显的数据时效果欠佳的问题,提出了一种适用于“贫信息,小样本”的预测方法,采用灰色GM(1,1)模型对数据序列进行归纳、总结和提炼,构建相应的预测模型。新的参数估算方法将初始误差的绝对值和最小化,将参数估算转化为目标规划问题,利用目标规划法,在不依赖于数据整体特性的前提下,有效降低异常值,简化计算过程,提高预测精度。

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。

GM1神经节苷脂贮积症诊疗的研究进展

GM1神经节苷脂贮积症是一种罕见但严重的遗传性疾病,对患者的生活质量和健康产生严重影响。GLB1基因变异导致β-半乳糖苷酶活性降低或完全丧失,引起代谢产物积聚于组织器官,尤其神经系统,从而导致发育落后或倒退,严重者死亡。该病可于婴儿期起病,表现为神经系统进行性退化,包括肌张力异常、运动障碍、智力发育迟缓、视觉和听觉问题等。此外,患者还可能出现骨骼异常、肝脾肿大等全身症状。本文通过检索国内GM1神经节苷脂贮积症的报道文献,总结患儿临床表现、遗传改变等特点,进一步探究基因型与临床表型的关系,为疾病诊断提供一定帮助,为探究基因型与临床表型关系奠定基础。

基于改进GM(1,N)模型的我国大豆价格影响因素分析及预测研究

大豆是我国重要的粮食作物和油料作物,其价格对于国民经济尤其是农业经济的影响意义深远。大豆价格的稳定对于我国大豆市场的健康发展有着重要的现实意义。在灰色理论的基础上,提出了一种改进GM(1,N)大豆价格预测模型,首先运用灰色关联分析法对我国大豆价格的影响因素进行分析,选择主要的影响因素;再将这些影响因素作为模型的相关因素变量,构建GM(1,N)大豆价格预测模型。采用2010-2015年的大豆数据进行实证研究,模型选取国内大豆自给量、世界大豆产量、国民消费价格指数、消费者信心指数4个变量作为相关因素变量;模型预测误差为2.10%,预测精度较高,能够较好地掌握大豆价格的变化规律,可以为大豆价格市场预测及国家宏观政策的制定提供理论指导。

基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型在高铁隧道沉降变形分析中的应用

在进行高铁隧道沉降变形分析与预测时,隧道沉降变形量小,但受随机噪声干扰较大,使得原始监测的沉降曲线波动较大,出现"小沉降、大波动"现象。运用卡尔曼滤波对原始数据进行滤波去噪,建立基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型,并对隧道进行沉降变形分析与预测。通过实例对比分析表明:经过卡尔曼滤波去噪,可以有效地剔除原始监测数据中的随机误差,沉降曲线更平滑且更逼近真实沉降情况;基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型的综合精度与可靠性较传统GM(1,1)模型高,该模型在隧道沉降变形分析与预测中体现出较好的优越性。