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GRNN组合预测模型对辽宁省及部分地区肾综合征出血热发病率的预测研究
目的 探讨广义回归神经网络(GRNN)组合预测模型在肾综合征出血热(HFRS)发病率预测上的优势及应用前景.方法 利用1990-2001年辽宁省、丹东市、沈阳市和朝阳市HFRS发病率分别建立GM(1,1)灰色预测模型和求和自回归滑动平均(ARIMA)模型,把2个模型的预测值作为GRNN的输入,实测值作为网络的输出,对样本进行训练和预测,并对 3 个模型的预测效果进行比较.结果 针对辽宁省HFRS发病率建立的GM(1,1)模型、ARIMA模型和GRNN组合预测模型的平均误差率(MER)分别为13.5143%、25.0814%和5.5755%;R2分别为0.8961、0.6997和0.9837.针对丹东市 HFRS 发病率建立模型的 MER 分别为19.7329%、20.6275%和14.0789%;R2分别为0.8112、0.7628和0.8750.针对沈阳市HFRS发病率建立模型的 MER 分别为15.1421%、18.0584%和14.3592%;R2 分别为0.8757、0.7889和0.8585.针对朝阳市HFRS发病率建立模型的MER分别为51.5090%、28.6593%和28.5927%;R2 分别为0.7863、0.8291和0.7753.GRNN 组合预测模型对于辽宁省和丹东市的HFRS发病率预测效果好于2个单一模型;针对沈阳市所建立的 HFRS 发病率预测模型,GRNN 组合预测模型和GM(1,1)模型相当,ARIMA模型差.朝阳市的HFRS发病率预测模型不适合用上述方法 建立.结论 GRNN组合预测模型充分体现了它在小样本预测中的优势,预测效果优于GM(1,1)模型和 ARIMA 模型,对解决时间序列类型的HFRS发病率等资料有很好的实用价值.
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义乌市手足口病流行趋势组合预测模型研究
目的 构建义乌市手足口病流行趋势优预测模型.方法 通过对义乌市2009-2011年手足口病按月发病数进行ARIMA时间序列、GM(1,1)灰色模型以及2者的组合模型进行建模,并预测2012年1-5月份发病数与实际比较.结果 ARIMA(1,1,1)模型的r(曲)91.26％,GM(1,1)灰色模型的r(曲)为1.86％,组合预测模型的r(曲)为94.55％；ARIMA(1,1,1)预测的MAPE为56.39％、MSPE为27.28％,GM(1,1)预测的MAPE为42.09％、MSPE为22.91％,组合预测模型预测的MAPE为53.29％、MSPE为25.10％.结论 在进行手足口病流行趋势建模中,组合预测是一个较好的方法.
关键词： 手足口病 ARIMA GM(1 1) 组合预测 -
组合预测模型在医用耗材库存需求预测中的应用
目的 利用科学的管理方法准确预测医用耗材库存需求,以保障医院医疗活动的正常进行,实现医疗资源的合理配置.方法 以“估计误差的方差极小”为准则将二次平滑指数模型和灰色系统模型组合起来,建立组合预测模型.结果 华西医院X科室一次性口罩2011年10月的预测值为9574.43个,其均方误差值小于其他预测方法.结论 组合预测模型在预测医用耗材库存需求预测中是可行的,具有单项模型不可比拟的优势.
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组合预测在医院门诊量预测中的应用
目的 通过构建优化组合预测模型,弥补单一预测方法的缺陷,为医院合理配置医疗资源和提高救助能力提供科学依据.方法 利用某三甲医院1990年至2010年门诊人次月度数据时间序列,基于趋势拟合法、ARIMA模型及组合预测模型,对三者的预测结果进行比较分析,并分别用三种预测方法预测2011年门诊人次.结果 组合模型预测误差的标准差(SDE)比二次型模型降低了36.7％,比ARIMA模型降低了5.2％；其预测时残差也小于其他两种单一模型的预测残差.结论 组合预测模型的预测精度优于单一模型的,可以在医院门诊人次预测中推广应用.
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组合预测模型在梅毒流行病预测中的应用
目的 对我国梅毒流行病进行发病率的预测.方法 对我国2003-2009年梅毒疫情的年发病率数据建立几个预测模型,并分别预测我国2010-2011年梅毒疫情的年发病率.结果 组合预测模型预测结果比单个模型预测结果的精度要高.结论 组合预测模型可以提高预测精度,能够较准确地预测我国梅毒流行病疫情的年发病率情况.
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用优加权组合预测法预测济南市人口
为实施区域卫生规划,优化资源配置,本研究拟对济南市的总人口(单位:千人,下同)进行预测.人力资源预测的方法有时间序列法、曲线拟合法、回归分析法、数量经济模型法、灰色模型法、特尔菲法等.每种方法都有其特点和适用条件,预测效果各不相同,目前尚没有一种对各种类型的资料均较优的方法.国内外学者普遍认为,组合预测通过利用尽可能多的信息,将预测结果的误差收敛于一个狭小的区间内,预测效果较单个预测改善明显[1].
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基于R的江西省肺结核发病率ARIMA-SVM组合预测模型
目的 在ARIMA和SVM基础上,提出一种肺结核发病率组合预测方法.方法 以2004年至2012年江西省肺结核月发病率资料为例,利用R中的forecast包、e1071包,拟合ARIMA-SVM模型实现对肺结核发病率的预测.结果 ARIMA-SVM组合预测模型的预测精度优于单纯ARIMA模型.结论 ARIMA-SVM组合预测模型是一种切实可行的肺结核发病率预测方法.
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基于替代率和收支平衡模型的移民养老制度
人们平均寿命的增长意味着领取养老金的年限不断延长,这将导致收支不平衡问题,为社会带来经济负担;人们平均入职年龄的不断延迟,意味着在不调整退休年龄的情况下,人们的平均工作年限不断下降,这将同时导致传统模式下的养老金收支不平衡和替代率不达标的问题.
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乙类传染病的ARIMA、灰色模型及组合预测模型比较
目的 构建义乌市乙类传染病流行趋势优预测模型.方法 通过对义乌市2010-2012年乙类传染病按月发病率的日平均进行ARIMA时间序列、GM(1,1)灰色模型以及两者的组合模型进行建模,并预测2013年1-4月发病率与实际比较.结果 ARIMA(1,1,1)模型的r(曲)为82.49％,GM(1,1)灰色模型的r(曲)为59.07％,组合预测模型的r(曲)为70.89％; ARIMA(1,1,1)预测的MAPE为118.77％、MSPE为67.07％,GM(1,1)预测的MAPE为15.50％、MSPE为9.33％,组合预测模型预测的MAPE为107.24％、MSPE为60.06％.结论 在进行义乌市乙类传染病发病流行趋势建模中,ARIMA是一个较好的方法,但是进行预测不如GM(1,1).
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我国卫生人力资源的组合预测模型构建及应用
目的:探究我国卫生人力资源供给状况,为达到我国卫生人力资源供需平衡提供规划方向.方法:在分析、比较灰色预测、二次回归和神经网络单项预测模型的基础上,采用方差倒数法进行权重分配,构建我国卫生人力资源的组合预测模型.结果:组合预测模型与单项预测模型相比预测误差小,预测的精度和稳定性更好,可以作为我国卫生人力资源预测的有效工具.结论:根据卫计委医药卫生中长期人才发展规划,未来我国对于卫生人力的需求高于供给,卫生人力仍然较为缺乏,为此应该进一步加大卫生人力培养力度,提高卫生人力素质,合理配置卫生人力资源.
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支持向量机及组合预测在蛋白质四级结构分类中的应用
目的:基于支持向量机建立一个自动化识别新肽链四级结构的方法,提高现有方法的识别精度.方法:改进4种已有的蛋白质一级序列特征值提取方法,采用线性和非线性组合预测方法建立一个有效的组合预测模型.结果:以同源二聚体及非同源二聚体为例.对4种特征值提取方法进行改进后其分类精度均提升了2～3%;进一步实施线性与非线性组合预测后,其分类精度再次提高了2～3%,使独立测试集的分类精度达到了90%以上.结论:4种特征值提取方法均较好地反应出蛋白质一级序列包含四级结构信息,组合预测方法能有效地集多种特征值提取方法优势于一体.
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头孢菌素类抗生素的定量构效关系研究
目的:建立一种预测精度较高的定量构效关系(QSAR)模型,为设计和合成活性更高的头孢菌素类抗生素提供理论依据.方法:发展了一种基于支持向量回归(SVR)和k-近邻(KNN)的非线性组合预测方法(SVR-KNN),系统研究了48种抗流感嗜血杆菌头孢菌素衍生物的QSAR.结果:留一法预测结果表明,非线性筛选描述符和子模型能明显提高预测精度,汰选子模型后的组合预测精度优于单一子模型,SVR-KNN的MSE、MAPE分别为0.019、1.81%;独立样本预测结果显示,SVR-KNN在所有参比模型中具有优的预测精度及稳定性,其MSE、MAPE分别为0.010、1.33%.结论:SVR-KNN模型具有较强的预测能力和优异的泛化推广能力,在抗生素及其他药物的QSAR研究中有广泛应用前景.
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基于组合预测模型的人均卫生费用预测研究
目的：探讨组合预测模型在我国人均卫生费用预测中的可行性，并预测我国人均卫生费用的发展趋势。方法：收集2000—2009年我国人均卫生费用数据，拟合多个单项模型构建组合预测模型，并对各模型的拟合程度及预测效果进行比较分析。结果：与灰色预测模型、二次指数平滑模型、二次回归模型相比，组合预测模型的平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）均小，分别为46.8000、26.6977、0.0231；组合预测结果提示2015—2020年我国人均卫生费用增长趋势明显。结论：组合预测模型效果佳，可作为预测我国人均卫生费用发展趋势的有效工具。费用增长速度较快，卫生部门应采取相关措施合理控制人均卫生费用的增长。
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组合预测法在门急诊量预测中的应用
目的 为充分发挥单个预测模型的优点,建立优化组合预测模型.方法 以1990-2000年我院门急诊量作为原始数据建立单个模型,按"误差平方和小"原则,将GM(1,1)模型和折扣小二乘法模型优化组合成一新模型,并对三者的预测结果进行比较分析.结果 GM(1,1)模型、折扣小二乘法模型、组合预测模型的误差平方和分别为92.26,317.77,61.13.结论 组合预测模型优于单个预测模型,适于统计预测.
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人均住院费用指标短期组合预测模型探讨
以产权制度改革为核心的卫生改革正在全国全面铺开.因此,准确预测卫生资源配置问题的重要指标--人均住院费用指标,具有重大的现实意义.然而现实的复杂性和预测的不确定性,采用单一预测方法进行预测,其信度和效度显示出很大的局限性,故应加以改进.
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基于优加权组合模型的体检人数预测研究
目的 对福建省某医院体检人数进行预测,为医务人员和医疗设备的合理配置提供理论依据.方法 针对单一系统云灰色模型和多项式回归模型存在的不足,建立了一种基于优加权组合的体检人数预测模型.以福建省某医院2009-2016年各季度体检人数为基础,考虑各季度体检人数的分布特性,采用两个单一子模型对体检人数分季度进行预测;通过优加权法得到各模型的权值系数,构建组合预测模型,并采用实际数据进行对比分析,预测未来几年内各季度的体检人数.结果 该院2017-2019年各季度体检人数呈逐年上升的趋势,2017-2019年的年体检人数预测值分别为108 858、114 663和124 150人.结论 优加权组合预测模型比单一系统云灰色模型和多项式回归模型具有更高的预测精度,为医院体检人数预测提供了一种新的方法,也可为医院的科学决策提供参考.
