基于Logistic人口预测模型的内蒙古地区人口发展趋势研究

人口问题是社会发展的常见问题,人口数量的变化及特点对经济社会发展会带来相应的影响。在中蒙俄国际经济走廊建设背景下,内蒙古地区人口出现新的特点和发展趋势,将影响到未来的政策选择和经济社会发展。基于此,本文对内蒙古地区人口数据进行收集、整理,并在2000-2019年人口数据的基础上,利用人口预测模型Logistic模型,借助于MATLAB进行拟合分析,分析内蒙古地区人口发展趋势及特点,并提出建议,有利于内蒙古地区采取合理的人口政策,进而促进我国内蒙古地区的经济社会发展。

基于改进的Logistic阻滞增长模型的人口预测研究

人口对中国经济发展和能源需求影响重大,为了预测2030年中国的人口数量,文章基于改进的Logistic阻滞增长模型,采用了3种参数估计方法进行求解,包括向后差分线性最小二乘参数估计、向前差分线性最小二乘参数估计、非线性最小二乘参数估计。相比于其他方法,基于非线性最小二乘参数估计法采用改进后的Logistic阻滞增长模型求解的拟合优度与平均相对误差更优,更适合进行中国人口数量的预测。其中1960—1969年预测的中国人口数量相较于实际的人口数量存在一定异常,通过3次样条插值法对该时间段的人口数据进行修正能使预测效果更好。计算结果表明:中国2030年人口预计将达到145 353万人。根据中国人口预测数据,建议政府在未来的经济和能源规划中,加快推进能源结构转型,促进经济可持续发展。

基于Logistic模型和SPC算法的关键技术识别与预测——以卫星互联网为例

识别关键技术有助于在制定技术和市场战略布局中获得先发优势,对我国经济发展、国家安全具有重要意义。文中提出一种融合生命周期与主路径分析的关键技术识别方法,是对已有的研究理论和方法的重要补充。首先,检索相关领域专利数据并进行技术划分;然后,综合运用Lo-gistic模型和SPC算法构建技术轨道,识别关键技术;接着,使用显性技术优势指数比较主要国家技术竞争态势;最后,结合关键技术与技术竞争态势绘制技术路线图,识别技术热点与前沿预测。以卫星互联网为例,阐述该方法的应用过程。研究结果表明,该方法能够较为准确识别出该领域关键技术,揭示全球技术竞争态势,有效实现技术热点识别和未来技术预测;识别出的卫星互联网关键技术,能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。

X线联合超声Logistic模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值分析

目的分析与乳腺癌腋窝淋巴结转移相关的X线和超声征象,构建Logistic回归模型并评估其对术前预测腋窝淋巴结状态的临床价值。方法选取2015年1月至2022年1月高密市人民医院收治的312例原发性乳腺癌患者作为研究对象,根据是否发生腋窝淋巴结转移(ALNM)分为转移组(n=141)与未转移组(n=171)。所有患者均行X线及超声检查,比较未转移组与转移组乳腺浸润性导管癌的X线征象、超声征象,采用多因素Logistic回归分析ALNM的影响因素;绘制ROC曲线分析X线、超神征象及Logistic回归模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值。结果两组X线原发灶长径、皮肤增厚、乳头回缩、淋巴结门和淋巴结密度比较差异有统计学意义(P<0.05),两组象限位置、钙化和边缘毛刺比较差异无统计学意义;两组超声原发灶长径、淋巴结皮髓质分界和淋巴结皮质比较差异有统计学意义(P<0.05),两组原发灶高回声晕、后场回声、血流分级和纵横比比较差异无统计学意义。多因素Logistic回归分析结果显示,X线征象的乳房皮肤增厚征象、超声淋巴结皮质增厚征象是乳腺浸润性导管癌患者发生ALNM的独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,X线乳房皮肤增厚征象和超声征象的淋巴结皮质增厚预测淋巴结转移的AUC分别为0.652(95%CI:0.589~0.714)、0.725(95%CI:0.666~0.784),模型预测ALNM的AUC为0.795(95%CI:0.742~0.848),预测效能较好。结论乳腺癌患者的X线皮肤增厚征象和超声腋窝淋巴结皮质增厚征象与ALNM有关,X线联合超声的Logistic模型可较准确地预测乳腺癌患者的腋窝淋巴结状态。

基于灰色Verhulst模型的江西省人口预测

引言。江西是一个人口大省,但经济落后于周边省份,随着国家生育政策的调整,准确预测江西人口变化规律对于江西经济腾飞以及城市规划具有举足轻重的作用,有利于自然资源有序分配和自然环境保护,因此,必须将人口预测上升到实现江西省各方面有序发展的战略高度。把握经济发展和人口变化的相互关系,做好人口发展规划,逐步完善人口发展政策体系,对实现江西省人口与经济、资源协调和可持续发展、全面建成小康社会具有重大意义。

基于Logistic回归和支持向量机的早发性结直肠癌风险预测模型

目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、既往史、家族史、生活方式、体格检查、实验室检查及病理诊断,分别建立风险预测模型,比较两模型的ROC曲线下面积(AUROC)、准确率、精确率、召回率、F1分数。结果:综合两模型结果,EOCRC风险与出现消化道出血、腹胀腹痛、大便习惯改变等临床表现、体重减轻、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与婚姻状况、阑尾切除史、糖尿病史、血脂异常病史、结直肠癌家族史也存在较弱的正相关;LOCRC风险与婚姻状况、出现临床表现、体重减轻、血脂异常、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与年龄、吸烟、阑尾切除史、结直肠癌家族史也存在一定的正相关性。两模型的AUROC、准确率、F1分数相差不大,但Logistic回归模型的精确率更高而SVM模型的召回率更高。结论:EOCRC和LOCRC的危险因素不完全相同,婚姻状况、吸烟、血脂异常、肿瘤家族史在EOCRC中的贡献低于在LOCRC中的贡献。相较Logistic回归,SVM能发现更多的结直肠癌危险因素,能尽可能多的找出结直肠癌的可能患者。

Logistic回归模型和XGBoost模型对急性缺血性脑卒中患者发生吞咽障碍的预测价值

目的筛选危险因素构建急性缺血性脑卒中后吞咽障碍风险预测模型,对比XGBoost模型和Logistic回归模型的优劣性。方法选取2022年1-12月新疆医科大学第二附属医院神经内科573例急性缺血性脑卒中患者,按7∶3比例随机分为建模组(n=401)和验证组(n=172)。筛选发生吞咽障碍的危险因素,以单因素分析有统计学意义的变量分别建立Logistic回归模型和XGBoost模型。在验证组数据集上使用十折交叉验证法进行内部验证,采用校准曲线、受试者工作特征曲线(ROC曲线)和决策曲线评价两种模型的预测效能。结果多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、NIHSS评分、GCS评分、BI指数、脑干病变、构音障碍、失语症、咽反射(正常)是急性缺血性脑卒中后吞咽障碍的影响因素。XGBoost模型特征重要性排序前8位分别为年龄、BI指数、NIHSS评分、咽反射、TOAST分型、白蛋白、文化程度、营养评分。对比两种模型结果显示,XGBoost模型的准确性、精确度、敏感度、F1分值分别为0.849、0.830、0.754、0.790,表现优于Logistic回归模型。Logistic回归、XGBoost模型预测吞咽障碍的AUC值分别是0.894、0.925,两者AUC值比较,差异无统计学意义(P>0.05)。模型的校准曲线和临床决策曲线均显示XGBoost模型准确度和临床实用价值优于Logistic回归模型。结论XGBoost模型和Logistic回归模型均能有效预测急性缺血性脑卒中后吞咽障碍风险,XGBoost模型表现更优,可为临床早期预防急性缺血性脑卒中吞咽障碍提供参考。

随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能比较

目的比较随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能。方法在手术麻醉系统中筛选一次住院期间申请2次手术的患者信息。提取所有非计划再次手术患者(n=219)作为研究组,对应科室的计划再次手术患者(n=14311)作为对照组。运用随机森林模型和Logistic回归模型建立非计划再手术预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积评价两种模型的预测效能。结果(1)Logistic回归分析结果显示,前次术中输血、罹患恶性肿瘤、合并疾病数量、前次手术切口愈合等级、前次手术级别、前次手术时长、前次手术切口类别是非计划再手术发生的影响因素(P<0.05)。Logistic回归预测模型的曲线下面积为0.922,灵敏度、特异度、准确率分别为92.59%、79.11%、79.28%。(2)随机森林模型特征变量的重要性排序结果显示,前次手术切口类别、前次术中输血、前次手术级别、前次手术切口愈合等级、合并疾病数量、罹患恶性肿瘤等变量的重要性更靠前。随机森林预测模型的曲线下面积为0.866,灵敏度、特异度、准确率分别为80.00%、93.33%、86.66%。Logistic回归预测模型曲线下面积大于随机森林预测模型,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论综合使用Logistic回归模型和随机森林模型,并将二者分析结果互为补充,可从各个方面预测非计划再次手术的风险因素,能获得更好的预测效能。

基于Logistic回归的老年髋部骨折患者术后尿道感染风险预测模型构建与应用

目的探讨老年髋部骨折患者术后尿道感染风险因素,并以此构建老年髋部骨折术后患者尿道感染风险预测模型,并应用于老年髋部骨折围手术期。方法选取我院骨科2019年1月至2023年5月收治的老年髋部骨折患者1012例作为研究对象,其中发生术后尿道感染者111例。通过单因素分析初步筛选出老年骨科患者尿道感染的危险因素,综合考虑临床经验,将相关危险因素纳入多因素Logistic回归分析,并根据结果建立Logistic模型。结果纳入单因素、多因素Logistic回归分析模型分析,经筛选后发现,影响术后尿道感染的独立危险因素有低蛋白血症、电解质失衡、肺炎、糖尿病4项(P<0.05)。检测发现,预测模型在老年髋部骨折患者诊断中的敏感度、特异度各为83.78%,90.77%。结论低蛋白血症、电解质失衡、肺炎、糖尿病均是影响老年髋部骨折患者术后尿道感染风险的因素。基于本文列线图模型构建的老年髋部骨折尿道感染预测模型有良好的预测能力与准确性。

基于多模态超声图像特征的Logistic回归模型预测三阴性乳腺癌病灶肿瘤浸润淋巴细胞表达的临床价值

目的探讨基于多模态超声(包括二维超声、剪切波弹性成像、超声造影及自动乳腺全容积成像)图像特征的Logistic回归模型术前预测三阴性乳腺癌(TNBC)病灶肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)表达的临床价值。方法选取经病理证实的TNBC女性患者99例,根据TILs表达水平将其分为TILs低表达组41例(TILs表达水平<20%)和TILs高表达组58例(TILs表达水平≥20%),应用二维超声获取病灶形态、方位、边缘、内部回声、后方回声、钙化等特征,剪切波弹性成像检测病灶剪切波速度(SWV),自动乳腺全容积成像获取病灶有无汇聚征、晕环征、导管改变等特征,超声造影获取起始增强时间、增强强度、增强方向、增强模式、局灶性充盈缺损、周围血管征、增强后病变范围等特征。比较两组多模态超声图像特征的差异;应用多因素Logistic回归分析筛选预测TNBC病灶TILs高表达的独立影响因素,并建立回归模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析回归模型预测TNBC病灶TILs高表达的诊断效能。结果TIls高表达组二维超声图像特征形态规则、边缘光整、后方回声增强、内部回声不均匀,以及超声造影图像特征高增强、局灶性充盈缺损占比均高于TIls低表达组,差异均有统计学意义(均P<0.05);两组自动乳腺全容积成像特征及SWV比较差异均无统计学意义。多因素Logistic回归分析显示,形态规则、边缘光整、后方回声增强、高增强及局灶性充盈缺损均为预测TNBC病灶TILs高表达的独立影响因素(OR=6.858、3.824、5.909、1.945、6.522,均P<0.05);建立的回归模型为:Logit(P)=-2.989+1.925×形态规则+1.341×边缘光整+1.776×后方回声增强+0.665×高增强+1.875×局灶性充盈缺损;其预测TNBC病灶TILs高表达的ROC曲线下面积为0.772。结论基于多模态超声图像特征的Logistic回归模型对术前预测TNBC病灶TILs表达有一定的临床价值。

基于线性回归模型、马尔萨斯人口增长模型及logistic模型的全国人口预测

目的为了更好地认识我国人口的数量变化规律,并对我国未来人口进行预测。方法根据国家统计局官网公布的1949-2019年人口数据,计算人口增长率,分析人口增长规律;利用1949-2014年的人口数据依次建立线性回归模型、马尔萨斯人口模型及logistic模型,利用相对误差对3种模型进行评价,预测我国2020-2040年人口数,分析未来人口发展变动趋势。结果我国人口增长率呈下降趋势,1960、1961年出现人口负增长,其余年份均为正增长;通过模型拟合,对比发现:线性回归模型存在较大误差,马尔萨斯人口模型预测误差最大,logistic模型比线性回归模型及马尔萨斯模型有很大的改善。结论logistic模型更适合长期的人口预测,误差更小,模拟精度更好,所预测的结果可信度更高。

普外科术中低体温发生情况Logistics回归分析及预测模型构建

目的探讨普外科术中低体温发生的风险因素,构建并验证术中低体温发生的风险预测模型。方法选取2020年12月至2022年12月在本院接受普外科手术的117例患者作为观察对象。收集患者临床资料,根据患者术中是否发生低体温将其分为发生低体温组(A组)和未发生低体温组(B组)。Logistic回归分析影响患者普外科术中发生低体温的危险因素,并建立风险预测模型,受试者工作特征曲线(ROC)检测该模型的预测效能。结果117例患者中发生低体温31例(26.49%),未发生低体温86例(73.50%)。两组患者在年龄、体重指数、手术方式、ASA分级、术中输液量、手术室温、手术时间等方面比较,差异具有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄≥65岁、术中输液量≥1000 mL、麻醉时间≥4 h、手术室温<23℃是普外科术中发生低体温的危险因素(P<0.05)。独立危险因素纳入Logistic回归分析并建立预测模型,模型预测概率P=1/[1+e(-1.020+0.874)×(年龄)+1.114×(术中输液量)+1.556×(手术室温)+1.453×(麻醉时间)]。ROC曲线检验该模型预测效能,结果显示ROC曲线下面积(AUC)=0.754(P<0.05);Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,χ^(2)=1.001,P=0.998。结论患者年龄、术中输液量、麻醉时间、手术室温是普外科患者术中发生低体温的独立危险因素,Logistic风险预测模型拟合效度好,具有较高预测价值。

Logistic回归与决策树模型在碘造影剂不良反应预测中的应用

目的采用Logistic回归与决策树模型分析碘造影剂(iodinated contrast medium,ICM)不良反应影响因素。方法不良反应组为2019年1月至2023年8月期间在云南省阜外心血管病医院行CT检查使用ICM并出现不良反应的患者129例,对照组为同期使用ICM未发生不良反应的患者135例,将单因素分析中有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归和决策树模型,提取引起不良反应的影响因素并进行分析。结果Logistic回归结果显示BMI、过敏史和肾功能不全是发生ICM不良反应的影响因素(P<0.05),预测模型为Lggit(P)=0.123×BMI+1.684×过敏史+2.551×肾功能不全-3.652;决策树分析筛选出3个风险变量,包括过敏史、肾功能不全和ICM种类,其中过敏史是最主要的影响因素。结论通过运用Logistic回归和决策树模型预测不良反应的影响因素并将研究转变为了避免不良反应发生的主动预测,对患者安全用药有参考价值。

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Logistic回归与随机森林算法构建甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移预测模型的对比研究

目的基于Logistic回归与随机森林算法构建甲状腺乳头状癌(PTC)颈部淋巴结转移(LNM)的预测模型,比较二者的诊断效能。方法选取我院收治的PTC患者156例,依据是否发生颈部LNM分为非转移组65例和转移组91例,比较两组超声、基因检测及临床检查结果的差异。采用多因素Logistic回归分析筛选PTC颈部LNM的独立影响因素,基于Logistic回归和随机森林算法分别构建PTC颈部LNM的预测模型;绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析模型的诊断效能。结果转移组与非转移组年龄、结节最大径、甲状腺球蛋白抗体(TgAb)水平,以及甲状腺外浸润(ETE)、BRAFV600E基因突变、微钙化占比比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,微钙化、结节最大径、ETE、年龄、TgAb水平、BRAFV600E基因突变均为PTC颈部LNM的独立影响因素(均P<0.05)。ROC曲线分析显示,Logistic回归模型预测PTC颈部LNM的曲线下面积(AUC)为0.763;随机森林模型显示,树的数目为272时错误率最低,模型预测PTC颈部LNM的相对重要预测因子排序依次为TgAb水平、BRAFV600E基因突变、微钙化、年龄、ETE、结节最大径,其预测PTC颈部LNM的AUC为0.856,高于Logistic回归模型(Z=2.812,P=0.005)。结论基于随机森林算法构建的PTC颈部LNM预测模型的诊断效能高于基于Logistic回归构建的预测模型,临床医师可根据PTC患者颈部LNM的随机森林重要性排序制定合适的干预措施。

基于Logistic差分方程模型的甘肃省中草药材产量的预测研究

基于Logistic模型,利用向后差分法,得到Logistic差分方程模型,依据2010—2022年甘肃省中草药材生产产量的统计数据,采用线性最小二乘法估计模型参数,建立拟合函数,结果显示拟合数据与统计值吻合较好,并对未来五年甘肃省中草药材生产产量进行了预测.

基于灰色模型的内蒙古人口预测研究

该项研究的目标是深入探索利用灰色系统理论中的灰色预测模型(GM(1,1))来预测内蒙古自治区未来的人口规模的实用性和精确度。根据内蒙古各城市历年统计数据建立了相应的数学模型。鉴于内蒙古地区特有的社会经济环境和人口增长趋势,传统的人口预测手段可能不能充分地考虑到这一地区的复杂性和不可预测性。同时,在实际工作中人们也常常会遇到由于缺乏相关统计数据而导致无法准确判断未来人口数量发展趋势的情况。因此,我们选择使用灰色模型来进行未来的预测分析,目的是为政策制定者和规划者提供一个更加高效的工具,以应对可能出现的未来人口变化的挑战。依据2010~2022年内蒙古的人口统计数据,采用灰色系统GM(1,1)模型来预测和分析2023~2050年间的人口数量的变化趋势。基于灰色模型的预测结果,研究给出了一系列政策建议,这些建议涵盖了调整生育政策、完善相关配套政策、加强和完善社会保障体系,以及尊重老年人群的职业选择倾向等方面。

基于过采样Logistic回归模型的互联网贷款违约预测研究

在持续增长的居民贷款消费需求刺激下,互联网贷款业务的规模呈现出持续快速扩张的发展态势,发挥机器学习模型在个贷违约预测的作用,控制和防范互联网贷款违约风险,具有十分重要的意义。通过对不同数据集的样本特征进行详细分析,构建个人信用风险评估指标体系,利用具有普适性特征和可解释性特征的Logistic回归模型对个贷违约进行预测。针对原始数据集存在不平衡样本的问题,分别采用过采样和欠采样的重抽样方法获得平衡样本集,调整正则化惩罚力度,选择最优结果的参数来进行建模,得到模型预测结果。最后对如何防范互联网贷款违约风险提出了相关建议。

基于Logistic模型的哈尔滨市私家车保有量预测

近年来,城市私家车保有量大幅增加,为了准确预测哈尔滨市私家车的保有量,基于Logistic模型建立了私家车保有量预测模型。首先通过预测哈尔滨未来人口数量确定人口峰值,长春市与哈尔滨市的经济发展与人口变化趋势相似,因此对长春市户均人口数进行回归分析,预测长春市户均人口数,进而通过类比法确定哈尔滨未来的户均人口数。结合人口峰值、户均人口数、户均机动车数量对哈尔滨市未来私家车保有量进行预测。结果表明,私家车保有量预测模型的拟合效果良好,哈尔滨市私家车保有量在未来22年内继续增长,2027—2032年哈尔滨市私家车数量的发展处于快速增长阶段,在2042年将达到431.96万辆,为避免城市拥挤和环境污染问题,应制定政策加以干预。

基于Logistic回归方程分析aSAH病人脑积水的影响因素及预测模型构建

目的:基于Logistic回归方程分析动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)病人脑积水的影响因素,进一步构建预测模型,旨在为临床防治脑积水提供指导。方法:采用便利抽样法,选取2021年1月—2022年10月中国人民解放军空军军医大学第二附属医院收治的aSAH病人,将符合纳入、排除标准的236例病人作为研究对象,统计脑积水发生情况,并通过单因素、Lasso回归、Logistic回归方程分析aSAH病人脑积水的影响因素,采用似然比卡方、Wald卡方、拟合优度检验评价Logistic回归模型,受试者工作特征(ROC)曲线评价Logistic回归模型预测价值。结果:236例aSAH病人脑积水发生率为14.83%(35/236)。动脉瘤位于后循环[OR=4.443,95%CI(1.028,19.201)]、出血破入脑室[OR=5.842,95%CI(2.212,15.428)]、蛛网膜下腔出血厚度≥5 mm[OR=3.440,95%CI(1.120,10.568)]、弥散性蛛网膜下腔出血[OR=3.951,95%CI(1.213,12.869)]、颅内感染[OR=5.092,95%CI(2.326,11.147)]、脑脊液转化生长因子β1(TGF-β1)水平[OR=5.112,95%CI(1.283,20.368)]、脑脊液基质金属蛋白酶-9(MMP-9)水平[OR=6.530,95%CI(2.302,18.521)]是aSAH病人发生脑积水的危险因素,脑脊液净化[OR=0.365,95%CI(0.154,0.865)]是aSAH病人发生脑积水的保护因素(P<0.05)。ROC曲线显示,Logistic回归模型对aSAH病人发生脑积水的预测价值曲线下面积(AUC)为0.932,95%CI[0.892,0.961],预测敏感度为97.14%,特异度为86.07%。结论:动脉瘤位于后循环、出血破入脑室、蛛网膜下腔出血厚度≥5 mm、弥散性蛛网膜下腔出血、颅内感染、脑脊液TGF-β1水平、脑脊液MMP-9是aSAH病人发生脑积水的危险因素,脑脊液净化是aSAH病人发生脑积水的保护因素,临床可据此制定针对性防治措施,进一步改善预后。