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.

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。

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.

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。

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ARIMA与GM(1,1)模型的公立医院互联网门诊人次预测研究

目的了解公立医院互联网门诊人次的变化趋势,为互联网医院的发展规划提供支持。方法利用某公立医院2021年1月—2023年6月互联网门诊人次数据,分别构建ARIMA模型和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月互联网门诊人次。结果通过ARIMA(1,2,1)模型和GM(1,1)模型对互联网门诊的复诊人次进行预测,平均绝对误差分别为369.86和978.84,均方根误差分别为479.49和1444.83;通过ARIMA(0,1,0)模型和GM(1,1)对互联网门诊咨询人次进行预测,平均绝对误差分别为297.23和369.62,均方根误差分别为413.61和496.30,表明ARIMA模型的预测效果较好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊的复诊人次预测值为14831例,咨询人次预测值为7461例。结论2021—2023年某公立医院互联网门诊人次呈持续上升趋势。因此,医院应充分认识到互联网医疗服务的重要性,积极采取措施,不断优化医疗服务模式,为患者提供优质、高效、便捷的互联网医疗服务。

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。

基于灰色系统理论GM(1,1)模型的全国异地就医发展趋势预测研究

目的分析GM(1,1)模型在我国异地就医领域中应用的可行性,并预测我国异地就医未来发展变化趋势,以期为医疗保障的政策制定与规划决策提供借鉴和参考。方法基于灰色系统理论GM(1,1)模型,对2023年—2030年我国异地就医人次和医疗费用变化趋势进行定量预测分析。结果异地就医人次2023年—2030年预测结果分别是11605.476万、12306.701万、13029.631万、13774.936万、14543.310万、15335.467万、16152.142万、16994.094万人次,其模型平均相对误差为6.103%;而异地就医医疗费用2023年—2030年预测结果分别是5402.736亿、5769.652亿、6149.246亿、6541.956亿、6948.235亿、7368.554亿、7803.395亿、8253.262亿元,其模型平均相对误差为4.385%。结论运用GM(1,1)模型对我国异地就医未来发展变化趋势进行预测分析是可行的,且预测精度等级优秀,预测值与实际值走势一致,模型拟合度较高,符合历史发展趋势,具有较为科学的预测效果。同时,从异地就医的风险管理、基金监管和疾病预防3个方面提出相应的对策建议,以促进异地就医健康良性发展。

基于总体最小二乘法改进GM(1,1)模型的矿区沉降预测

【目的】针对煤矿区地表沉降受各种因素影响难以精确预测的问题,本研究提出采用总体最小二乘法(TLS)融入GM(1,1)模型进行试验研究。【方法】基于某矿区2011—2017年的沉降监测数据,分别采用基于总体最小二乘法(TLS)与最小二乘法(LS)的GM(1,1)模型进行预测试验。【结果】试验结果表明,基于GM(1,1)预测模型,采用TLS方法对2018年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.49 mm;对2019年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.55 mm。【结论】本研究验证了采用TLS方法的GM(1,1)模型相较于LS方法的GM(1,1)模型在矿区地面沉降预测中具有更高的精度和更好的效果。

基于GM(1,1)模型在超高温度场中的预测应用

在实际计量测试过程中会遇到超高温的设备,受标准器或者整个行业发展的限制无法直接检测。针对上述问题,利用灰色系统理论,根据少量的温度测量点建立起GM(1,1)模型,通过GM(1,1)计算出的理论值和仪器的显示值对比来评价被检设备的误差大小。试验证明利用GM(1,1)模型能够评价无法直接检测出的误差大小,为今后工作中出现难以计量的设备检测提供了一种思路。

基于定额法和GM(1,1)模型对河南省2030年需水量的预测与情景分析

采用定额法和GM(1,1)模型对河南省2030年的需水量进行预测,并设计了保持现状型、经济发展型、节水型和综合发展型四个发展情景进行分析。结果表明:四种情境下的需水量分别为253.7亿m^(3)、278.5亿m^(3)、220.2亿m^(3)和260.7亿m^(3);农业灌溉用水占全省用水量近55%,提升农业灌溉水的利用效率对改善全省的水资源利用效率有巨大作用,同时,调整产业结构也可以提高水资源利用率;综合考虑四种发展情景,河南省未来的发展趋势应向综合发展型社会靠拢,使经济、环境和社会协同发展;需水量受人口数量、生产总值、产业结构等多种因素的协同影响。

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。

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。

基于GM(1,1)模型的煤矿安全事故灰色预测分析

为了明确我国煤矿事故发生起数和死亡人数总的变化趋势,本文以灰色数学为理论基础,以2019年-2023年的煤矿事故总起数和煤矿事故死亡人数为数据基础,建立了煤矿事故总起数GM(1,1)模型、煤矿事故死亡人数GM(1,1)模型,通过MATLAB软件编制程序,计算拟合值,确定建立的两个模型等级均为“好”,验证了模型的可靠性,根据建立的模型预测得到2024年、2025年事故总起数为68起、50起,事故死亡人数154人、125人。预测表明,2024年、2025年事故总的起数和总的死亡人数趋于平缓,预测结果为煤矿行业制定安全管理对策提供有效的参考,具有重要的意义。

基于无偏灰色GM(1,1)的铁精矿品位预测模型

铁精矿品位的准确预测对铁矿选矿厂的生产和管理具有重要意义。为解决选矿厂生产过程中具有随机波动性的铁精矿品位预测问题,提出一种基于线性变换法的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型。通过采用一种线性变换方法降低铁精矿品位数据序列的波动干扰,将随机波动数据序列转换为单调增长的数据序列,然后将变换后铁精矿品位数据序列代入无偏灰色GM(1,1)模型以实现铁精矿品位预测模型的建模,最后将该预测模型用于两组铁精矿品位数据序列进行了验证。结果表明,基于线性变换的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型在预测精度和预测性能上优于两个改进的GM(1,1)预测模型,其预测精度均为一级,预测的最小相对误差为0.2%,平均绝对误差均小于1%,模型具有较好的应用性和有效性,为短期预测铁精矿品位提供了一种新途径。

基于GM(1,1)灰色预测模型的广西民营医院现状及发展趋势分析

目的了解广西民营医院的现状,并通过GM(1,1)灰色预测模型分析广西民营医院在“十四五”期间的发展趋势。方法比较2013—2020年广西民营医院和公立医院的医院数量、床位数、医生数、护士数、诊疗人次数、入院人数。将上述指标作为发展指标,构建GM(1,1)灰色预测模型,分析“十四五”期间广西民营医院的发展趋势。结果2013—2020年,广西民营医院的医院数量、床位数、医生数、护士数、诊疗人次数、入院人数的年均增速均高于公立医院,但在全部医院中的占比仍较低。根据GM(1,1)灰色预测模型,预计在2021—2025年,除公立医院的医院数量外,广西民营医院和公立医院其余指标均呈持续增长的趋势,而且广西民营医院的年均增速普遍高于公立医院。结论广西民营医院的发展态势良好,规模不断扩大,医院数量等多项指标增速较快,但民营医院应将工作重心放在不断提高医疗质量上,进一步强化医疗能力,多渠道拓展医疗业务,开展差异化服务,提高群众的认可度。

基于改进灰色GM(1,1)模型的轨道电路故障预测

ZPW-2000A轨道电路在保障列车安全运行过程中发挥着重要作用,一旦出现故障将造成不可预估的后果。因此,对轨道电路进行故障预测具有重要意义。本文提出改进的灰色GM(1,1)预测模型对轨道电路红光带现象进行预测分析,解决了传统灰色GM(1,1)预测模型预测精度低、存在一定误差等问题。通过引入弱化因子降低原始数据波动带来的预测误差,并应用矩形法对传统模型的背景权值进行优化,基于遗传算法求得约束条件下的最佳背景参数,得到改进的GM(1,1)预测模型。结合铁路局信号车间采集到的轨出电压数据验证改进预测模型的性能,结果表明,相比于传统灰色GM(1,1)模型,改进后的模型平均相对误差降低了28.3%,具有更高的预测精度和实用价值。

基于残差修正GM(1,1)模型的采空区残余变形预测研究

针对灰色GM(1,1)模型直接应用于采空区地表残余变形预测效果一般的问题,以灰色GM(1,1)模型为基础,以一元二次多项式对GM(1,1)模型预测结果进行正化残差拟合修正,构建残差修正GM(1,1)模型,并以等间距和非等间距2种形式的采空区地表残余沉降监测数据集进行实例验证。结果表明:残差正值化处理后的非线性多项式拟合修正GM(1,1)模型的预测精度增益明显,而未对残差进行正值化处理的多项式残差修正GM(1,1)模型预测精度提升效果一般,正化残差拟合修正是有效的GM(1,1)模型后处理改进方式。