高危孕产妇发生率预测的灰色数列预测模型

王万平, 陆艳平

ű理论与方法学研究ű

高危孕产妇发生率预测的灰色数列预测模型

王万平, 陆艳平

目的 了解武汉市2003－2012年高危孕产妇发生率,预测其发展趋势.方法 利用武汉市2003－2012年高危孕产妇资料建立灰色模型GM(1,1).结果 预测发病率与实际发病率相近,模型的拟合及预测效果较满意.结论 此模型有良好的适应性,给决策工作提供可靠的科学依据.

高危孕产妇; 灰色数列; 预测模型

灰色数列是用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量值构造灰色数列预测模型,用以预测未来某一时刻的特征量[1].它是一种微分方程的时间连续模型,同时它也不受一般统计模型对原始数据种种要求的约束,因而具有适用性强、预测性能好的优点.本文根据2003－2012年10年中武汉市高危孕产妇发生率(以下简称高危率)建立GM(1, 1)模型,并用建立的模型对2013年的高危率进行预测.GM为灰色模型的英文缩写,(1,1)表示1个变量的1阶微分方程.高危孕产妇发生率资料来源于各年(即上年10月至本年9月)的统计资料,其数据真实可靠.

1 GM(1,1)模型建立方法

设10年高危率灰色数列为

根据文献[2]所提供的方法分别求出一次累加生成数据y(k)及均值生成数据z(t)等.

1.1 一次累加生成数据y(k)与均值生成数据z(t)

1.2 建立y(t)的一阶线性微分方程

拟合检验指标指有平均相对误差和后验差比值C与小误差概率P[3].

平均相对误差:

式中,se为残差(误差)数列标准差,sx为原始数列标准差.判断:当C＜0.35,则P＞0.95,拟合精度高;C＜0.50,则P＞0.80,拟合精度合格.

5 具体运算

5.1 计算出GM(1,1)模型

2003－2012年10年中,各年高危率见表1.

表1 2003G2012年孕产妇高危发生率

根据表1提供的有关数据和上面提供的有关计算法进行运算,可得到表2.

表2 干预后两组危机脆弱性和应对方式问卷评分比较

表3 )及计算结果

表3 )及计算结果

k︿2 3 4 5 6 7 8 9 10 y(k)0.872 9 1.368 9 1.837 5 2.286 6 2.712 6 3.120 1 3.508 0 3.876 1 4.227 9︿x(t)0.518 9 0.495 9 0.468 6 0.449 0 0.426 0 0.407 4 0.387 8 0.368 1 0.351 7

表4 修正值计算及模型拟合及预测效果表

5.4 拟合度检验

计算出残差值(表4),并按公式(7)、(8)计算出e%及C值.

按公式(7)计算平均相对误差:

经检验,e＝5%,C＝0.343＜0.35,则P＞0.95,表明综合评定拟合精度好.

6 结论

本文为高危率提供了一种对样本容量和概率分布没有严格要求,计算相对简便的建模方法.这对掌握高危率在本地区发生规律、制订防范措施有积极意义.

从最后的检验结果看,模型的拟合及预测效果较满意,而提供的原始数据的排列并无规律可循,且原始数据数量也不多.这说明了此模型有良好的适应性.

[1] 邓聚龙.灰色控制系统[M].武汉:华中工学院出版社, 1987.379G390.

[2] 赵定义.灰色数列预测模型在医学中的应用[J].中国卫生统计,1988,5(1):6.

[3] 姚莉.灰色数列预测模型在传染病死亡率研究中的应用[J].数理医药学杂志,2002,15(2):103G104.

[4] 何广伟,周德全.基于灰色数列预测模型的耕地变化预测——以贵州省普安县为例[J].安徽农业科学, 2010,38(6):3017G3018.

Grey Prediction Model for Incidence of HighGrisk Pregnant Women

WANG Wanping,LU Yanping.Maternal and Child Healthcare Hospital of Dongxihu Dsitrict,Wuhan,430040, China

Objectives To understand the incidence of highGrisk pregnant women in Wuhan City between 2003 and 2012 and predict its development trends.Methods Through the application of Model GM(1,1),grey prediction model was established based on data about highGrisk pregnant women in Wuhan City from 2003 to 2012.Results The predicted incidence was similar to actual incidence.The model fitting were all good enough.And Model GM(1, 1)had a satisfactory predicting effect.Conclusions This model has a good adaptability and could provide reliable scientific basis for decisionGmaking.

HighGrisk pregnant women; Grey model GM(1,1); Prediction

R195.1

A

10.3969/j.issn.1673G5625.2015.06.010

2015G03G22)(本文编辑 王芳)

中国妇幼卫生监测项目(GZ2013DO5)

武汉市东西湖区妇幼保健院,湖北武汉, 430040