“单独二胎”政策下黑龙江省幼儿数据的Leslie预测模型

以1995~2005年黑龙江省幼儿人口数据为基础,建立了黑龙江省人口的Leslie预测模型,并且对未实施"单独二胎"政策时黑龙江省0~9岁幼儿的人口数目进行了预测并分析,为了准确分析"单独"政策实施后黑龙江省幼儿数目,构造了"单独"政策下出生率的遗传学模型,得到了实行二胎政策前后的出生率之间的经验公式,最后利用此模型对黑龙江省的"单独"政策下的幼儿人口数目做了预测分析,得到的数据将为后期幼儿设施等公共资源的建立起到指导作用。

基于Leslie模型不同生育政策下的人口预测

人口对中国经济发展影响巨大,而生育政策直接影响着人口的发展趋势。本文通过建立Leslie人口预测模型,研究了在计划生育政策下总和生育率取1.4和全面二孩政策下总和生育率取1.6我国中长期的人口总量变化趋势以及老龄化发展趋势。结果表明,在全面二孩政策下,至2088年,我国人口将稳定在13.5亿左右,短期内依旧面临着巨大的人口压力;同时,全面二孩政策有助于减缓人口老龄化的程度,但是短期内无法做到避免老龄化程度加剧。进一步地,为了更好地研究影响人口变化的因素,本文针对总和生育率,选取了生育政策、经济发展水平、城镇化水平这三个因素建立了总和生育率的线性回归模型,显著性检验表明三个因素的影响是显著的,并预测了至2053年的总和生育率。

基于Leslie模型的人口预测分析——以北京市为例

文章以2020年第七次全国人口普查(以下简称“七普”)数据为基础,利用Leslie模型预测北京市2020—2035年的人口数量。研究发现,未来北京市人口总量先增加后保持在235万人左右,其中,劳动力人口比重在逐年减小,少儿和老年人口比重都在逐年增大,北京市的育儿养老负担不断增加,在短中期内将一直处于老龄化社会。北京市人口结构的变动反映了未来社会需求的变动,未来10年至15年,北京市需要加大社会福利政策的实施力度,加大育儿养老的医疗保障,努力实现教育资源在各区的均衡,提高劳动生产率等。

基于Leslie模型调查“三孩”政策实施的积极影响和多重障碍

人口老龄化和生育率下降已成为世界各国普遍面临的问题,这对社会经济的长期发展带来了重大挑战。我国由于独生子女政策长期实施,使得人口结构失衡,年轻劳动力逐渐减少,老龄化问题日益加剧。因此,本文基于Leslie模型对“三孩”政策实施后的可能影响进行深入调查和分析,以期望为政策制定者和研究者提供有价值的参考,为中国的人口政策制定提供科学的决策依据。

基于Leslie矩阵模型的中国人口总量与年龄结构预测

选用Leslie矩阵人口模型能够较全面地考虑到影响人口总量与年龄结构的各种主要因素,预测得到:在现行计划生育政策不变的情况下,中国人口总量将在2024年前后达到峰值14.2亿左右,这与国家人口发展战略研究课题组预测的在2033年前后达到人口峰值15.2亿左右有较大差别;中国人口老龄化有加速发展的趋势。

老年糖尿病肾病患者血液透析低血糖预测模型的构建与验证

目的 构建老年糖尿病肾病(diabetic kidney disease, DKD)患者血液透析低血糖列线图风险模型并验证其预测效果,为临床制订个体化的低血糖防控措施提供参考。方法 采用便利抽样法选取2022年6月至2023年6月在南宁市某三级甲等医院A院区血液净化室进行血液透析治疗的老年DKD患者273例建模,同法选取2023年7-12月该院B院区的老年DKD患者65例进行模型验证。以Lasso回归筛选特征变量,采用Logistic回归构建模型;以受试者工作特征曲线、校准曲线和临床决策曲线评价模型预测效能。结果 338例研究对象低血糖发生率为43.5%。体质量指数、文化程度、自我管理、社会支持、DKD病程、透析过程中进食、过去1年低血糖史、透析前血糖是老年DKD患者透析低血糖的影响因素(均P<0.05)。构建的预测模型的受试者工作特征曲线下面积为0.828,校准曲线显示预测结果与实际有较好一致性(P>0.05),经验证该模型预测的总体准确率为80.0%,临床决策曲线阈值概率为7%~95%时,模型临床净获益高。结论 基于Lasso-Logistic回归构建的列线图模型在临床中应用有较好的预测价值。

泉州地区艾滋病患者机会性感染现状及预后Nomogram预测模型的构建

目的通过对泉州地区艾滋病(AIDS)患者机会性感染现状、临床特点及其预后的影响因素分析,为AIDS机会性感染的科学预防和治疗提供一定依据。方法选取2017年1月—2022年1月于福建医科大学附属泉州第一医院确诊并接受住院治疗的172例AIDS合并机会性感染患者作为研究对象,收集患者一般资料和机会性感染情况,采用多变量Cox回归分析确定影响AIDS合并机会性感染患者预后的独立预测因子,将独立预测因素引入R软件,根据各因素回归系数绘制预后Nomogram模型。采用一致性指数(C-index)对该模型的区分度进行标定,利用校准图阐明Nomogram预测的预后与实际预后之间的关系,并采用决策曲线(DCA)对Nomogram模型的临床效用进行验证。结果172例AIDS合并机会性感染患者中,机会性感染共有8种,其中细菌性肺炎占比最高,达54.65%,其次为口腔白斑,占51.74%,肺孢子菌肺炎占43.60%,带状疱疹占28.49%,肺结核占21.51%,感染性腹泻占19.77%,中枢神经系统感染占12.79%,巨细胞病毒感染最低,仅占10.47%。男性明显多于女性,18~39岁人群居多。年龄、感染种数、基因型耐药、CD4+T淋巴细胞水平是AIDS合并机会性感染患者预后的影响因素。校准曲线及DCA显示Nomogram预测模型具有较好的预测能力和临床有效性,且精准区分度较好。结论年龄、感染种数、基因型耐药、CD4+T淋巴细胞水平等因素是影响AIDS合并机会性感染患者预后的主要因子,而构建Nomogram预测模型能发挥较好的临床预测能力和有效性,为临床早识别、早防控提供科学依据。

皖南农村地区需水量特征分析及预测模型研究

需水量的准确预测对于提高农村地区水资源利用率、优化农饮水厂日常调度有着重要作用,然而现有预测算法面临农村部分地区可用历史数据少、质量差等问题,同时部分预测算法的计算负荷较高,无法有效适应农饮水厂运维环境。选取2021-2022年安徽省南部不同地区3处农饮水厂日供水量数据作为研究对象。经过特征分析发现,皖南农村地区日需水量存在季节性变化趋势明显而短期内波动较大的特点。针对该数据特点及实际计算需求,选取了使用网格搜索法优化后的ARIMA模型进行预测,并与SVR、LSTM、RF等模型进行对比分析。研究结果表明,使用网格搜索法的ARIMA模型可以更好地适应农饮水厂运维环境,利用其对于周期性、季节性数据较强的学习能力,对农饮水厂供水量变化趋势和规律进行准确预测,具有一定的普适性,且计算负荷明显优于其他方法。模型对比分析显示,ARIMA模型的预测精度最高,在3处农饮水厂测试集数据上的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为1.827、1.454、2.714。

山东烤烟感官质量与化学成分关系及质量预测模型建立

为明确山东烤烟化学成分与感官质量之间的关系,探明影响山东烟叶质量提升的关键化学成分指标,对山东省6个地区代表性烟叶样品开展感官质量评价和常规成分、有机酸、生物碱、单双糖、多酚等5类23种化学指标测定,结合简单相关、方差分析、主成分分析和回归分析等统计方法进行数据分析。筛选出总糖、氯、绿原酸、降烟碱、柠檬酸/烟碱、油酸6个影响山东烟叶品质的关键化学指标,基于6个指标构建山东烟叶感官质量预测模型,验证样本预测值与真实值绝对差值0.43~3.88分,相对误差-5.66%~6.32%,平均误差3.18%。基于关键化学成分构建的感官质量预测模型可为山东烟叶质量的客观评价提供一定的技术支撑。

基于PLUS模型的2030年滹沱河流域山区段生态承载力时空格局多情景预测

为探讨滹沱河流域山区段当前及未来不同发展情景下生态承载力的时空变化,应用植被净初级生产力改进的生态足迹模型测算分析了流域2015—2020年生态承载力的时空格局变化,并借助经过精度验证的PLUS模型对2030年区域自然发展、经济发展及生态保护三种发展情景下的生态承载力时空格局进行预测。结果表明:2015—2030年滹沱河流域山区段单位面积生态承载力整体格局变化不大,但内部空间分异明显,整体呈东南及西北区域单位面积生态承载力高,而东北、西南部区域单位面积生态承载力低的特点。2015—2020年区域生态承载力总量由1.0780×10^(6)bhm^(2)增加到1.0796×10^(6)bhm^(2),呈上升趋势;2030年自然发展和经济发展情景下区域生态承载力总量分别为1.0783×10^(6)、1.0782×10^(6)bhm^(2),与2020年相比呈下降趋势,草地向耕地的转移、林地向建设用地的转移是生态承载力下降的主要原因;2030年生态保护情景下生态承载力总量为1.0802×10^(6)bhm^(2),与2020年相比呈上升趋势,耕地向林地、草地转移是区域生态承载力增加的主要原因。各类用地的生态承载力总量由高到低依次为草地>耕地>林地>建设用地>水域,生态保护情景有益于林地、草地生态承载力总量的增加,经济发展情景有益于耕地和建设用地生态承载力总量的增加,水域生态承载力总量在各种发展情景下变化较小。生态保护情景更有利于未来生态承载力的增加,符合区域未来发展方向。严格控制草地向耕地的转变以及林地向建设用地的转变,继续实施退耕还林、还草生态工程,加强区域废弃矿山生态复垦的力度,将会提高区域未来生态承载力,实现区域生态安全及经济、社会、生态的可持续发展。

基于粒子群优化-熵权无偏灰色马尔可夫模型的沥青道面性能预测

为提高沥青道面使用性能的预测精度,针对道面性能数据累积年限少、波动大的特点,采用熵值法对多个道面单元进行赋权,并利用粒子群算法(PSO)和马尔可夫模型对传统无偏灰色模型残差序列的状态区间和白化系数进行优化,构建可准确预测沥青道面性能的PSO-熵权无偏灰色马尔可夫模型.结合西北某机场沥青道面6个检测单元前7年的道面状况指数进行模型精度检验,结果表明:与传统无偏灰色模型相比,经马尔可夫模型划分残差序列空间并使用PSO算法寻找最佳白化函数后,优化模型第1年~第5年各单元残差和相对误差均减小,且整体预测精度分别提高0.05%、0.28%、0.05%、0.03%和0.14%,第6、7年的整体预测精度分别提高12.9%和19.2%,说明优化后的模型对实际沥青道面的预测结果更具有效性和针对性.

土石坝风险等级智能预测分析及模型优化研究

大坝溃坝会造成大量的生命财产损失和巨大的环境破坏。精准快速确定土石坝风险等级,对于控制土石坝溃坝危害具有重要意义。本文采用K-最近邻(KNN)算法填补了数据库中大量缺失数据,引入遗传优化算法(GA)优化轻量级梯度提升机(LightGBM)超参数,建立了基于GA-LightGBM的土石坝风险等级快速预测模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)、曲线下面积(AUC)值等其他评价指标对模型精度进行验证,并将其与传统机器学习模型进行了对比。研究表明,所提模型预测准确率为89.95%,准确度最高。模型的AUC值为0.977,说明模型在适用性和预测精度方面都优于传统预测模型。采用SHAP分析对该模型进行了全局影响因素分析及案例分析,结果表明,检查频次是导致土石坝风险最重要的影响因素之一。

基于RUN-XGBoost算法的土石坝渗流预测模型

针对传统土石坝渗流预测模型存在局部最优、抗干扰性差和预测精度低等问题,通过RUN算法优化XGBoost算法得到RUN-XGBoost算法,构建了RUN-XGBoost模型以获得更优的土石坝渗流预测结果。该模型在种群初始化时采用RUN算法对XGBoost算法的3个主要参数进行改进,使预测结果有较高的有效性;通过自动寻找最优参数增进算法的整体收敛速度和预测精度,同时引入随机解,使算法能够排除局部最小值并继续搜索,从而获得全局最优结果。工程实例验证结果表明,RUN-XGBoost模型具有简洁、高效、预测精度高、鲁棒性强等优点。

自发性气胸单孔胸腔镜手术后肺部并发症预测模型的构建

目的:探讨自发性气胸单孔胸腔镜手术后肺部并发症预测模型的构建。方法:选取2021年5月至2022年5月行单孔胸腔镜手术的106例自发性气胸患者,根据术后是否发生肺部并发症将患者分为并发症组(n=22)与无并发症组(n=84)。对两组患者临床资料进行单因素与多因素分析,筛选出影响术后肺部并发症的危险因素,并构建列线图预测模型。结果:并发症组患者年龄、吸烟史、合并肺部疾病、胸膜粘连严重、肺大疱数量、术后24 h疼痛分级、术中出血量高于无并发症组,术前白蛋白水平低于无并发症组。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄≥50岁(OR=1.240,95%CI=1.064~1.445)、合并肺部疾病(OR=26.154,95%CI=1.224~558.648)、胸膜粘连严重(OR=23.289,95%CI=2.940~184.520)、肺大疱数量>2个(OR=2.878,95%CI=1.787~4.633)是影响术后肺部并发症的独立危险因素(P<0.05)。根据以上危险因素建立预测模型预测术后肺部并发症的受试者工作特征曲线下面积为0.82(95%CI=0.756~0.874),敏感度与特异度分别为82.33%与65.47%。结论:年龄、合并肺部疾病、胸膜粘连严重、肺大疱数量是影响自发性气胸单孔胸腔镜手术后肺部并发症的独立危险因素,根据其构建的列线图预测模型对术后肺部并发症的发生风险具有较好的预测价值。

上消化道肿瘤患者术后早期肠内营养喂养不耐受风险预测模型的构建

目的分析上消化道肿瘤患者术后发生早期肠内营养喂养不耐受的危险因素,建立风险预测模型。方法回顾性分析2021年5月至2022年12月收治于上海市某二级甲等医院普外科的210例上消化道肿瘤患者病例资料,所有患者术后均行早期肠内营养支持治疗。根据是否发生术后早期肠内营养喂养不耐受,分为不耐受组(n=121)与耐受组(n=89),比较两组患者间的差异。运用logistic回归分析上消化道肿瘤患者术后早期肠内营养喂养不耐受的危险因素,并构建风险预测模型,同时通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积和霍斯默-莱梅肖(H-L)评价模型的校准度及区分度。结果上消化道肿瘤患者术后早期肠内营养喂养不耐受的发生率为57.62%,多因素logistic回归分析结果显示,低蛋白血症、高血糖、胃肠内补钾、术后疼痛评分≥4分、术后3 d后下床活动为上消化道肿瘤患者术后发生早期肠内营养喂养不耐受的独立危险因素。H-L检验结果显示,χ^(2)=6.523(P=0.367),模型ROC曲线下面积为0.916(P<0.001),灵敏度为0.857,特异度为0.832。结论上消化道肿瘤患者术后早期肠内营养喂养不耐受的发生率较高,本研究所构建的风险预测模型预测效能较好,能够帮助临床医护人员识别肠内营养喂养不耐受高危人群,为早期采取护理干预措施提供参考依据。

肝细胞肝癌患者首次经动脉化疗栓塞术后中重度腹痛预测模型的构建及验证

目的:分析肝细胞肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)患者首次经动脉化疗栓塞术(transarterial chemoembolization,TACE)治疗后发生中重度腹痛的危险因素,并构建预测模型。方法:选取2021年1月—2023年6月首次接受TACE治疗的219例HCC患者。依据接受TACE治疗的时间先后顺序,按照7∶3将患者分为训练集(154例)和验证集(65例)。依据TACE术后是否发生中重度腹痛将训练集患者分为中重度腹痛组和无中重度腹痛组,比较两组的人口学及临床特征。采用Logistic回归分析HCC患者首次TACE治疗后发生中重度腹痛的危险因素,并构建预测模型。采用受试者工作特性(receiver operator characteristic,ROC)曲线法评估模型在训练集和验证集中对TACE术后出现中重度腹痛的预测效能。结果:训练集154例中,42例(27.3%)HCC患者TACE术后出现中重度腹痛。Logistic回归显示,肿瘤距肝包膜距离≤1 cm(P=0.001)、碘油使用量>10 mL(P <0.001)和使用无水酒精栓塞(P=0.007)是HCC患者首次TACE术后发生中重度腹痛的独立危险因素。预警模型为2.199×肿瘤距肝包膜距离+2.252×碘油使用量+1.637×使用无水酒精-3.829。模型在训练集和验证集中预测中重度腹痛的ROC曲线下面积分别为0.895和0.853。结论:肿瘤距肝包膜距离≤1 cm、碘油使用量>10 mL和使用无水酒精栓塞是HCC患者首次TACE术后发生中重度腹痛的危险因素。预测模型可为HCC患者首次TACE术后中重度腹痛管理提供依据。

基于WOA-BP神经网络下马铃薯产量预测分析模型

马铃薯是我国重要的粮食作物之一,营养丰富,用途广泛,是一种谷物、蔬菜和水果功能兼具的食物,其蛋白质含量远高于其他块茎类食物,且富含优质的氨基酸。马铃薯生育期短,在湖北平原、丘陵地区冬种春收适宜发展早熟品种,对于填补全国南北方鲜薯市场供应空档期具有重要意义。因此,马铃薯产量的高效预测对于制定生长期间的种植管理措施及相关决策具有重要意义。为此,针对传统BP神经网络在产量预测中存在精度低、鲁棒性差等问题,利用鲸鱼算法(Whale optimization algorithm,WOA)对BP神经网络模型进行优化。同时,基于湖北地区2009-2021年间田间物联网获取的气象因子(大气湿度、大气温度、降雨量)、田间水热因子及马铃薯产量,采用BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型(遗传算法优化)及WOA-BP神经网络模型对所选地区马铃薯产量进行预测。研究结果表明:WOA-BP神经网络模型精度明显高于GA-BP神经网络模型及BP神经网络模型,R2达到0.9764,预测值与试验值之间拟合程度较高,表明基于WOA-BP神经网络模型可以更加科学、合理、准确地进行马铃薯产量预测。

白条猪价格预测模型构建

【目的】增强农产品价格预测准确度,为农产品价格的有效预测提供参考。【方法】以河南省白条猪每周平均批发价格为研究对象,提出一种基于序列分解、主成分分析和神经网络(CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM)的白条猪价格预测方法。首先,使用自适应白噪声完全集合模态分解方法(CEEMDAN)对白条猪价格序列进行分解;其次,选用皮尔逊相关系数筛选影响价格波动的相关因素;再次,利用主成分分析(PCA)对影响因素及分解得到的子序列降维处理并作为原始价格序列的特征值,并行输入到作为编码器的卷积神经网络(CNN)中进行特征提取;最后,引入长短期记忆网络(LSTM)作为解码器输出得到预测结果。将该方法应用于河南省白条猪每周平均价格数据,与LSTM、门控循环单元(GRU)、CNN、基于卷积的长短期记忆网络(ConvLSTM)模型进行比较。【结果】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM组合模型预测方法得到的平均绝对误差分别降低了44.95%、27.30%、28.13%、43.17%。【结论】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM模型对于河南省白条猪市场价格的预测性能更优,有助于相关部门针对河南省白条猪价格波动做出科学决策。

中医护理技术分级标准及分级预测模型的构建

目的:制定中医护理技术分级标准及分级预测模型,为中医护理技术的分级提供科学依据。方法:2020年11月至2021年10月,采用德尔菲专家函询法及专家现场论证制定中医护理技术分级标准,邀请浙江省内中医护理专家应用中医护理技术分级标准对中医护理技术进行分级评定并构建分级预测模型。结果:根据技术的安全性、学习掌握难易程度及操作难易度将技术分为一级技术、二级技术和三级技术。咨询专家积极系数为94.44%,权威系数为0.913,肯德尔和谐系数为0.892~1.000。构建的技术分级预测模型总准确度为74.5%,ROC曲线下面积为0.904。结论:本研究构建的中医护理技术分级标准具有可靠性、科学性及实用性。技术分级预测模型具有较好的预测准确度,能为中医护理技术的分级评定提供科学依据。

计及采样扰动抑制的电压源逆变器三矢量无模型预测电流控制方法

针对传统电压源逆变器无模型预测电流控制(model-free predictive current control,MFPCC)方法存在电流纹波大、电流梯度更新停滞以及预测性能易受采样扰动影响的问题。该文提出一种计及采样扰动的三矢量MFPCC方法。在一个控制周期应用3个基本矢量,并根据价值函数计算矢量作用时间,降低了输出电流纹波;其次,通过建立不同矢量作用下的电流梯度方程组,实现电流梯度数据的实时更新,消除了停滞现象;再次,分析采样扰动对MFPCC的影响,采用扩张状态观测器估计采样扰动以补偿预测电流控制,抑制其对输出电流的影响。最后,通过仿真和实验,对所提方法的有效性进行了验证。