基于M-DGM(1,1)模型的东江河流系统健康评估

东江作为广东省和香港特别行政区的重要水源地,直接关系着珠三角地区的经济发展以及香港特区的繁荣稳定。为有效掌握东江河流系统健康状况的发展趋势,促进东江流域内经济社会的可持续发展,针对东江河流系统健康评分(2015—2019年)的振荡分布特性,基于灰色预测理论,结合等维灰数动态递补模型,构建了M-DGM(1,1)灰色预测模型,并利用该模型对东江河流系统(2020—2024年)的健康状况进行了评估。结果表明:该预测模型精度达到一级,可满足东江河流系统健康状况评估的要求;东江河流系统健康在2020—2024年间仍处于亚健康状态,但总体向着健康方向发展;部分敏感警兆指标评分(2020—2024年)发生波动,要继续加强对东江河流系统健康的保护与管理。

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。

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.

联苯吡菌胺关键中间体3′,4′-二氯-5-氟-1,1′-联苯-2-胺的合成

为获得联苯吡菌胺关键中间体3′,4′-二氯-5-氟-1,1′-联苯-2-胺的适合工业化生产工艺路线,对其合成工艺进行了优化。以3,4-二氯溴苯和2-溴-4-氟苯胺为原料,经格氏和Suzuki偶联2步反应合成了3′,4′-二氯-5-氟-1,1′-联苯-2-胺,其结构经1H NMR、MS表征确证,并对合成条件进行了优化。优化条件下,3′,4′-二氯-5-氟-1,1′-联苯2-胺合成总收率61.9%,纯度98%。该工艺成本低,收率高,具有工业化生产前景。

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。

含油海洋环境下316L仪表管点蚀深度预测模型研究

为了提升316L不锈钢仪表管在含油海洋大气环境下点蚀深度的预测精度,建立了基于改进粒子群算法优化的直接离散灰色点蚀深度预测模型[SCPSO-DDGM(1,1,λ)]。首先以暴露实验点蚀数据为例,建立DDGM(1,1)模型,并利用新信息变权弱化缓冲算子、等维灰数递补对模型进行动态改进;后采用非线性变化惯性权重和正弦余弦学习因子提高粒子群算法(PSO)的寻优能力和收敛速度,引入高斯扰动策略增强PSO跳出局部最优的能力,进而用SCPSO对改进后的DDGM(1,1,λ)模型中的权重参数λ进行寻优;最终在MATLAB中进行仿真计算,分析对比SCPSO-DDGM(1,1,λ)模型与GM(1,1)、DDGM(1,1)、PSO-DDGM(1,1,λ)模型的预测结果。结果表明:在研究的时间区间内,经优化的新模型预测深度与实际深度高度吻合,较于对比模型性能更优。证明SCPSO-DDGM(1,1,λ)模型能够有效预测仪表管点蚀深度,为仪表管的腐蚀研究提供了新的思路与方法。

盐湖大气环境下316 L仪表管点蚀深度预测研究

为提高316 L仪表管在盐湖大气环境下点蚀深度的预测精度,采用变阶平均弱化缓冲算子、积分背景值和新陈代谢对分数阶累加灰色模型FGM(1,1,r)进行改进,首先通过改进Tent混沌映射、莱维飞行和区间自适应反向学习策略提高黏菌算法(SMA)的寻优能力和收敛速度,随后利用改进黏菌算法(ISMA)对FGM(1,1,r,ρ)中的参数r和ρ进行寻优,最后构建仪表管ISMA-FGM(1,1,r,ρ)点蚀深度预测模型。研究结果表明:经优化的新模型比原模型误差更小、拟合度更高,在仪表管点蚀深度预测方面具有更好的性能。研究结果可为仪表管道系统的完整性评价和风险预警提供参考。

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.

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。

氯乙烯精馏残液中1,1-二氯乙烷提纯技术应用

分析了电石法氯乙烯合成精馏残液的组分,阐述了从残液中回收提纯氯乙烯和1,1-二氯乙烷的技术原理和工艺流程,并对装置应用效果进行了分析。结果表明:从精馏残液中回收的氯乙烯质量分数达到99.0%以上,1,1-二氯乙烷质量分数达到95.0%以上,实现了精馏残液由危险废物向副产品的转变,节省了危废处置费用。

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。

1,1’-磺酰基双(2-甲基-1H-咪唑)对宽带隙钙钛矿太阳电池性能的影响

对倒置结构,带隙为1.68 eV的钙钛矿太阳电池光吸收层掺杂1,1’-磺酰基双(2-甲基-1H-咪唑),以改善钙钛矿薄膜质量,提高太阳电池性能。空间电荷限制电流(SCLC)测试结果表明,掺杂后的钙钛矿薄膜的缺陷密度明显降低;稳态光致发光光谱(PL)结果表明,掺杂后的钙钛矿薄膜的非辐射复合被显著抑制;最终太阳电池的开路电压达到1.17 V,光电转换效率达到21.42%,在氮气环境下储存1000 h后,未封装的太阳电池仍能保持初始效率的96%,稳定性显著提高。

2009-2021年中国心血管疾病死亡趋势分析与预测研究

背景随着不良生活方式流行和人口老龄化趋势加快,我国心血管疾病死亡率仍居高不下。及时了解我国当前以及未来心血管疾病死亡流行趋势,并探讨可能的影响因素和解决方案,可为心血管疾病防治措施的制订提供参考。目的分析2009—2021年我国心血管疾病死亡趋势并预测2022—2030年我国心血管疾病死亡流行趋势。方法按性别、城乡、地区和年龄划分从中国疾病预防控制中心网站发布的《中国死因监测数据集(2009—2021年)》中选取心血管疾病死亡数据进行整理,使用Joinpoint回归模型计算年度变化百分比(APC)和平均年度变化百分比(AAPC)分析变化趋势。并使用R(4.3.1)软件建立GM(1,1)模型,预测2022—2030年我国心血管疾病粗死亡率。结果2009—2021年我国心血管疾病粗死亡率由2009年的235.83/10万上升至2021年的353.31/10万,AAPC为3.3%(95%CI=2.8%~3.8%,P<0.001);标化死亡率由2009年的281.82/10万下降至2021年的221.24/10万,AAPC为-1.9%(95%CI=-2.6%~-1.2%,P<0.001)。2009—2021年我国心血管疾病不同性别(AAPC男性=-2.0%,AAPC女性=-2.1%)、城乡(AAPC城市=-1.3%,AAPC农村=-2.4%)、地区(AAPC东部=-2.1%,AAPC中部=-2.2%,AAPC西部=-1.0%)标化死亡率均呈下降趋势(P<0.05);其中女性下降幅度大于男性,农村大于城市,中部地区大于东部和西部地区。GM(1,1)模型结果显示,2022—2030年中国心血管疾病粗死亡率将持续上升至461.57/10万。结论2009—2021年我国心血管疾病整体粗死亡率呈持续上升趋势,而整体标化死亡率呈下降趋势。我国心血管疾病死亡负担仍面临严峻挑战,预测2022—2030年我国心血管病粗死亡率将持续上升,应制订实施科学有效的心血管疾病防治工作,重点关注男性、农村和老年居民。

三氟甲基取代1,1-二芳基烷烃衍生物的合成:光诱导CF_(3)Br参与的碳碳双键三氟甲基/芳基化反应

利用光催化与过渡金属催化相结合的协同催化策略,实现了价廉易得的三氟溴甲烷和芳香胺参与的碳碳双键三氟甲基/芳基化反应,合成了一系列具有潜在生物活性的三氟甲基取代的1,1-二芳基烷烃衍生物.探索了以芳香胺为芳基化试剂制备三氟甲基取代1,1-二芳基烷烃衍生物的可能性,丰富了芳基化试剂的种类,明确了芳基化过程进行的条件,并探讨了反应机理.该方法具有反应条件温和、操作简单和底物价廉易得等优点,为含三氟甲基1,1-二芳基烷烃衍生物的合成提供了一种简捷有效的途径.

产业链视角下油料产品价格溢出效应的对比分析——基于三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型

为了更好地理解油料产品价格的波动规律,提升国内油料产品价格研究水平,以大豆、油菜、花生为油料作物的典型代表,以2011年2月—2019年12月油料产业链上各个环节月度价格数据为基础,采用三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型,研究油料产业链上、中、下游产品的价格溢出效应。结果表明:大豆产业链各环节产品均存在价格均值溢出效应,油菜产业链上、中游之间没有价格均值溢出效应,花生产业链上、下游之间不存在价格均值溢出效应;在大豆、油菜和花生产业链中,各环节产品间价格双向波动溢出效应明显。政府应通过建立农业产业链价格监测体系、多元化的价格监测体系、稳定的市场调节机制等措施,促进相关农业产业链的协调发展。

基于ARIMA和GM(1,1)模型的互联网肿瘤专科门诊接诊现状预测研究

目的充分了解互联网肿瘤门诊接诊现状的变化趋势,为互联网医院的发展及管理提供支持。方法利用某肿瘤专科医院2021年1月—2023年6月互联网门诊接诊数据,分别构建ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊接诊比例及互联网门诊人次占线下门诊比例。结果通过ARIMA(1,1,2)和GM(1,1)模型对互联网门诊接诊比例进行预测,平均绝对误差分别为2.06%和2.41%,均方根误差分别为3.01%和3.17%;通过ARIMA(0,1,1)和GM(1,1)模型对互联网门诊人次占线下门诊比例进行预测,平均绝对误差分别为0.58%和1.08%,均方根误差分别为0.75%和1.31%,表明ARIMA模型的预测效果更好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊接诊比例预测值为90.35%,互联网门诊人次占线下门诊比例预测值为16.46%。结论2021—2023年某肿瘤专科医院互联网接诊比例呈现持续稳定趋势,互联网门诊人次占线下门诊比例呈现持续上升的趋势。因此,医院需建立持续的监测机制,不断调整管理策略和措施,以满足患者的需求,持续推动互联网医疗服务高质量发展。

基于GM(1,1)模型的江苏省淮安市5岁以下儿童死亡预测分析

目的 分析2008年1月1日至2021年12月31日淮安市5岁以下儿童死亡现状,构建灰色GM(1,1)预测模型预测2022—2025年淮安市5岁以下儿童死亡变化趋势。方法 数据来源于江苏省妇幼卫生信息系统监测数据。采用描述流行病学方法综合分析2008-2021年淮安市5岁以下儿童死亡死因并评估失能调整寿命年(DALY)损失,用R3.6.2软件构建灰色GM(1,1)预测模型预测淮安市2022-2025年不同年龄段儿童死亡率和非故意伤害死亡发生率。结果 2008-2021年淮安市共报告5岁以下儿童死亡3 315例,平均死亡率为4.44‰,总体呈下降趋势。5岁以下儿童主要死因为意外窒息、先天性心脏病、早产或低出生体质量、出生窒息、溺水。14年间因5岁以下儿童死亡共损失111 141.98个DALY。GM(1,1)模型结果显示,除了交通意外的模型精确等级结果为3级,其他指标的预测模型拟合效果均较好。2022-2025年预测结果显示,除交通意外死亡率呈逐年上升趋势外,不同年龄段5岁以下死亡和非故意伤害死亡率均呈下降趋势。结论 GM(1,1)对5岁以下儿童死亡预测的拟合效果较好,可以应用于预测。灰色GM(1,1)预测模型预测2022-2025年淮安市5岁以下儿童死亡率总体呈下降趋势,政府相关部门应进一步加强儿童早产、先天性心脏病及非故意伤害的防控和救治工作,把5岁以下儿童死亡率控制在更低的水平。