深圳人口与医疗需求预测深圳大学吴心弘杨杰蔡炜城
深圳人口与医疗需求预测模型
深圳人口与医疗需求预测模型
辛雪琼
【期刊名称】《中国电子商务》
【年(卷),期】2013(000)001
【摘要】近年来,深圳人口的持续增长和人口结构的不断变化对医疗设施有了新的需求.本文研究预测深圳未来10年的人口发展状况及卫生医疗床位需求,与经济建设与科技创新相结合,以实现卫生医疗的可持续发展.在已知的人口统计数据、千人床位数等相关数据的基础上,建立了医疗床位预测模型.利用2001-2010年的深圳人口统计数据,采用灰色系统预测理论预测出2011-2020年每一年的人口数.利用Eview软件包对2001-2020年的深圳人口与千人床位数建立线性回归模型,根据方程及预测出的人口数计算出床位数,为将来深圳市医疗设施的建立提供数据依据.【总页数】1页(P224)
【作者】辛雪琼
【作者单位】东北农业大学黑龙江哈尔滨150030
【正文语种】中文
【中图分类】O141.4
【相关文献】
1.深圳市人口与医疗需求预测 [J], 顾明亮;王江涛;张剑;修涛;史建鑫;谭丽娟
2.ARIMA模型在深圳人口与医疗需求预测的应用 [J], 郑红云
3.两种人口预测模型的精确度比较——以人口年龄移算法和灰色预测模型为例 [J],
茆长宝;程琳
4.深圳人口与医疗需求预测 [J], 李云浩
5.深圳人口与医疗需求预测 [J], 李云浩
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深圳人口与医疗床位预测2
一．问题的重述目标任务问题一：分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求；问题二：根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，选择预测几种病（如：肺癌及其他恶性肿瘤、心肌梗塞、脑血管病、高血压、糖尿病、小儿肺炎、分娩等）在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
二．问题的分析人口预测研究为国家制定社会安全经济计划和规划，用于理论和政策分析，并为未来人口政策的制定提供了参考依据，特别是对于深圳市这种发展迅速，流动性大的城市，对于当地的经济计划的制定和社会战略目标的决策具有重要参考价值。
针对深圳市来说，由于深圳市是作为改革开放的一线城市，科技实力雄厚，成为全国主要的电子技术发展中心，而且地处沿海，风景优美，气候宜人。
随着每年深圳市GDP的不断提升，外来人口在深圳总人口中的比例越来越来，甚至逐步超过了常住人口，由于常住人口和流动人口的增长比例大为不同，所以我们不能够将其混在一起，而必须单独进行分析。
这里，我们先考虑常住型人口的发展规律，再来研究流动性人口会对总人口带来怎样的变化。
三．模型的假设1.假设附表和深圳市卫生部官网上所给数据均准确无误。
2.假设1979-2010年深圳市人口数量及其结构均为健康增长。
3.假设2010-2020年深圳市将不会发生重大的自然或人为的突发性灾难。
4.假设2010-2020年深圳市生长率和死亡率均为稳定发展。
5.假设深圳市流动人口数与深圳市GDP增长成正比。
6.假设所指的老龄化人口均为60岁以上的人口。
7.假设深圳市老龄人口中的住院比例为10%8.假设同种疾病在不同医院的住院时间大致相同。
四．模型的符号说明年份多项式拟合系数流动人口初值GDP 每年同比增长率某一种疾病的平均住院天数医院每天患某种疾病的例数五．非流动人口模型的分析和建立 1.数据分析这里，我们主要针对1979-2010年深圳市年末常住人口的发展情况进行一下观察。
深圳人口结构与购买行为调研报告
深圳人口结构与购买行为调研报告目录一、内容描述 (2)1.1 调研背景 (2)1.2 调研目的 (3)1.3 调研范围与方法 (3)二、深圳人口结构分析 (4)2.1 年龄结构 (5)2.2 性别比例 (6)2.3 家庭结构 (7)2.4 教育水平 (8)2.5 来源地分布 (8)三、深圳购买行为分析 (9)3.1 购买力水平 (10)3.2 消费习惯 (11)3.3 购物渠道 (12)3.4 品牌偏好 (14)3.5 购买决策因素 (15)四、人口结构与购买行为的关联性分析 (16)4.1 年龄与购买行为 (18)4.2 性别与购买行为 (19)4.3 家庭结构与购买行为 (20)4.4 教育水平与购买行为 (21)4.5 来源地与购买行为 (22)五、结论与建议 (23)5.1 结论总结 (25)5.2 对策与建议 (26)一、内容描述本调研报告旨在深入分析深圳人口结构与购买行为的关系，以期为深圳市民、政府及相关企业和机构提供有针对性的参考依据。
报告首先对深圳人口的基本情况进行概述，包括人口总量、年龄结构、性别比例、受教育程度等方面的数据。
通过对深圳市场的消费者调查，了解居民的消费习惯、消费观念和消费需求，以及影响消费行为的主要因素。
报告还将重点关注深圳市民在不同年龄段、性别和教育程度群体中的消费特点和差异，以便为各类市场主体提供有针对性的市场营销策略。
报告将对深圳人口结构与购买行为的未来趋势进行预测，为深圳市的经济发展和社会进步提供有益的参考。
1.1 调研背景随着深圳经济的迅速发展和社会结构的持续演变，深圳作为中国最前沿的城市之一，其人口结构和消费行为都在经历显著的变化。
为了深入了解深圳市场的发展趋势，为企业制定精准的市场策略提供数据支持，本次调研旨在全面分析深圳的人口结构及其购买行为。
通过对深圳人口结构的研究，可以更好地理解不同年龄、性别、职业和文化背景群体的消费习惯和偏好，进而为企业在激烈的市场竞争中把握先机。
深圳人口与医疗需求预测分析
深圳市户籍人口与非户籍人口分析
符号说明：
X n ——第 n 年的人口户籍状态；
n ——第 n 年的所有状态概率组成的向量；
ni ——第 n 年的处于状态 i 的状态概率；
pij ——已知今年处于状态 i ，来年处于状态 j 的概率， i, j 1,2 ；
深圳市人口年龄结构增长预测模型
Leslie矩阵的建立： 由于人口变量在时间上的递推关系，描述了人口发展变动过 程的基本关系。而上述的发展过程，也可以将其表示成一种 矩阵形式，由此，从公式(1)可得到一个线性差分方程组，并 将其以矩阵形式表示为：
X (k ) LX (k 1)
深圳市人口年龄结构增长预测模型
深圳人口数量增长预测模型
问题分析： 近十年来，深圳市人口数量由于外来流动人口而迅速增加， 预测未来人口数量的发展对深圳市的人口规划、政策制定都 具有非常重要的实际意义。为得到深圳人口数量的发展趋势 绘制出2001年—2010年深圳市的年末常住人口的散点图以 观察其发展趋势，观察发现该数据具有曲线增长趋势，考虑 使用多次多项式拟合，重点采用二次多项式拟合运用线性最 小二乘求出拟合多项式，并运用此拟合多项式预测未来十年 深圳市的总人口数量。
pij P( X n1 j | X n i) 。 ni 称为状态概率， pij 称为状态转移概率。
可知第 n 1 年的状态只取决于 n 年的状态和转移概率， 与之前的状态无关， 因此， 第 n 1 的状态概率可由全概率公式的得：
( n1)1 n1 p11 n 2 p21 ( n1) 2 n1 p12 n 2 p22
深圳市人口年龄结构增长预测模型
深圳市经济社会发展与卫生人力增长趋势分析
深圳市经济社会发展与卫生人力增长趋势分析
何静;陈妍
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】2009(026)004
【摘要】随着社会经济的不断发展，人民群众对医疗卫生的需求也在不断增长。
深圳市作为一个经济高速增长的城市，如何满足广大市民日益增长的医疗卫生需求是卫生行政部门的重要课题。
作为卫生资源中的最重要的组成部分之一，卫生人力资源在医药卫生事业中发挥着关键性作用，是卫生事业发展的决定性资源，也是反映一个地区卫生服务水平的重要指标之一。
因此，卫生人力资源必须与经济社会发展，尤其是人口发展同步，否则，将直接影响卫生服务的数量和质量，影响居民的健康水平。
【总页数】2页(P404-405)
【作者】何静;陈妍
【作者单位】深圳市妇幼保健院,518028;深圳市医学信息中心
【正文语种】中文
【中图分类】R1
【相关文献】
1.深圳市公共卫生人力资源配置及公平性分析 [J], 彭小冬;周彦;侯万里;程锦泉;赵志广
2.开创"十一五"时期龙岗经济社会发展新局面--深圳市龙岗区委书记李铭在中共深
圳市龙岗区委三届十一次全体(扩大)会议上的报告(摘要) [J],
3.深圳市卫生人力资源现状分析 [J], 董国欣; 陈红艺; 伍丽群; 黎艳娜; 刘文奕; 鲁苇葭
4.灰色-回归耦合模型下深圳市卫生人力资源预测研究 [J], 周朝华;夏晓琼;吴晓云;彭城;叶秀峰
5.创新开路质量至上为罗湖经济社会发展护航——深圳市罗湖区机关物业管理办公室积极引进高质量高增长企业入驻，推动罗湖经济实现有质量的增长 [J], 刘厚华;张禾根
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深圳市未来医疗床位需求的模型预测
分 别 建 立 灰 色 预 测 模 型 Ｇ （，）】 多 项 式 回 归 拟 合 模 型［， 发 现 灰 色 预 测 的 误 差 较 大 ， 多 项 Ｍ １１ 和 ６可 １ 而
式 拟 合 的 误 差 小且 稳 定 ， 体 拟 合 效 果 很 好 ； 整 因此 ， 用 多 项 式 拟 合 来 预 测 未 来 １ 年 的非 常 住 人 口变 化 选 ０
第 ３ 卷 第 ５期 ３
２１ ０ ２年 ９月
肇 庆 学 院 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｚ ＯＱ ＮＧ ＵＮＩ Ｅ Ｓ Ｔ ＨＡ Ｉ Ｖ Ｒ ＩＹ
Ｖ Ｏ ．３． Ｎ ｏ． １３ ５ Ｓ ｐ． ２ ２ ｅ ０１
深 圳 市 未 来 医疗床 位 需 求 的模 型 预 测
令 亦璞， 蓝 静
１ 问题 的 分 析 与假 设
深 圳 市 是 我 国经 济 发 展 最 快 的 城 市 之 一 ， 随 着 经 济 的 增 长 ， 圳 的人 口增 长 也 非 常 迅 速 ． 来 的 伴 深 未
医疗 需 求 与 人 口结 构 、 量 及 经 济 发 展 等 因 素 密 切 相 关 ， 其 进 行 合 理 预 测 能 使 医疗 设 施 建 设 正 确 匹 数 对
ａｅａｅ ｍｏｅ） 型 ； 常 住 人 口 流 动 性 强 ， 化 因 素 较 多 ， 用 于 多 项 式 回 归 拟 合 模 型 ． ｖｒｇ ｄ１模 非 变 适 由此 可得 到 未 来 １年 深 圳 市 的 总人 口数 量 ． 市 未 来 １年 人 口结 构 的 变 化 ， 用 多 项 式 拟 合 预 测 得 到 ； 患 对 床 位 的 Ｏ 该 ０ 可 病 需求量 ， 可根 据 各 年 床 位 的 增 长 拟 合 其 变 化 趋 势 ， 结 合 各 区 人 口 占全 市 人 口 的 比 例 ， 得 到 各 区 床 位 再 即 的需 求 量 ． 后 ， 据 特 定 疾 病 的发 病 率 与 其 相 关 因子 的 线 性 回归 ， 测 出 具 体 疾 病 患 者 所 需 的 床位 数 ， 最 根 预 再 结 合 各 个 类 型 医 院在 医 院 总 数 中所 占的 比例 ， 测 不 同类 型 医 疗 机 构 的床 位 需 求 ． 预
2012深圳杯数学建模夏令营师生名单
参加“2012年‘深圳杯’全国大学生数学建模夏令营”师生名单A题
B题
11
12
13
14
15
16
17
18
19 安徽工程大学
中国石油大学(华东)
洛阳师范学院
华中农业大学
中南大学
中山大学
第三军医大学
四川师大
西安交通大学
刘祥、刘学文、耿延鹏
张晓明、朱光普、黄昶
段永芳、马喆、谢春阳
汪伟平、刘文、李美玲
王文天、姚湘筱、肖佩豪杰
祁小玉、张柏韩、刘逸尘
周鑫、杜振伟、齐刚
赵明煦、赖薇、郭璨
李石笑、朱晓曦、马弘毅
吴艳蕾
陈华
汪晓银
潘克家
罗明奎
张永乐
乔琛
C题
D题
13
14
15
16
17
18
19 华南师范大学
广西大学
西南财经大学
黔南民族师范学院
空军工程大学
北方民族大学
新疆大学
范仲亨、梁永佳、黄梓峻
陈伟宏、杨秀龙、黄爽爽
廖蔚中、叶倩倩、耿玉龙
王华、王涛、赵成慧
唐仁杰、王旭阳、胡京林
张重威、赵乾、杨飞
谭普林、杨钧满、吴帮民
章绍辉
吴如雪
戴岱
谢治州
梁放驰
高义。
深圳市总人口与医疗床位需求预测分析
深圳市总人口与医疗床位需求预测分析李晓东;郭裕丰;刘钧峰【期刊名称】《魅力中国》【年(卷),期】2014(000)022【摘要】In this paper, according to the 2012 shenzhen health and population and family planning commission health statistics yearbook, shenzhen population, medical beds and other data in 1979-2012 years shenzhen population development change rule and the changing situation of the development of medical and health facilities by using Matlab and SPSS software in the yearbook shenzhen population, medical data such as data analysis, grey model, linear fitting model and reasonably predict future shenzhen population and health data.%本文根据2012年深圳市卫生和人口计划生育委员会卫生统计年鉴中深圳市人口数、医疗床位数等数据，针对1979-2012年深圳市人口的发展规律及医疗卫生设施的变化情况，运用Matlab、SPSS等软件对年鉴中深圳市人口数、医疗床位数等数据进行处理分析，建立了灰色模型、线性拟合模型，合理地预测出未来十年深圳市人口数与医疗床位数需求。
【总页数】1页(P399-399)【作者】李晓东;郭裕丰;刘钧峰【作者单位】吉林建筑大学，吉林长春 130118;吉林建筑大学，吉林长春130118;吉林建筑大学，吉林长春 130118【正文语种】中文【相关文献】1.深圳市医疗费用预测分析及医疗保险基金管理对策研究 [J], 鲍振阳;谭宇;熊光练;吴静2.甘肃省每千人口医疗卫生机构床位需求预测分析 [J], 毛强;刘兴荣3.深圳市未来医疗床位需求的模型预测 [J], 令亦璞;蓝静4.2020—2025年广东省医疗机构床位需求预测 [J], 何易洲;陈昭悦;夏英华;曹蓉;何群;张永慧5."十四五"时期北京市顺义区护理型床位需求与缺口预测分析 [J], 郑共驰;赵君;李熹;冯羿凯;陈俊佳;王芳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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单位（万人）
深圳市户籍人口与非户籍人口增长趋势图 800
700
非户籍人口
户籍人口
600
500
400
300
200
100
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
年份
三、未来十年人口数量和结构发展趋势
前面的模型没有考虑人口的年龄结构，只对各年度的人 口总数进行预测。如果要研究未来人口的素质构成、人口的 整体素质、人口的增长规律等，还需对人口结构未来的发展 状况进行研究。因此，接下来主要利用Leslie模型进一步对人 口的年龄结构的发展趋势及变化规律等进行预测分析。
2.Leslie模型的修正
对传统Leslie模型的几点修正：
总人口
1047.10 1086.22 1138.65 1171.31 1212.24
2011年~2015年深圳市户籍人口比重趋势图
2.Leslie模型的修正
分析一个地区人口发展的趋势离不开现在和今后各类
人口数量、性别比例和年龄结构特征等的因素，对于深圳这 样一个特区城市，其人口变化趋势更是要结合具体数据进行 实例分析。上面的模型虽然在短期内对人口增长趋势有较强 的预测精度，但是忽略了以上诸多因素的共同影响，使得分 析人口变化的长期特征的有效性存在明显缺陷。
参照2005年深圳分年龄、性别人口数据抽样调查表，按 照5岁为一个年龄组，可划18个年龄组，其中每个年龄段的 生育率，死亡率，男女比例，都是通过队该年龄组求平均 来得到。我们同样地以五年为一个时段，则k时段深圳市户 籍女性人口总量 的变化规律由以下具体分析得到。 首先，时段k+1第一年龄组深圳市户籍女性人口总量是时段 k各年龄组生育数量之和，即
1.DGM(2,1)-ARMA组合模型
通过观察历史数据可知，深圳市人口的时间序列为既 含有确定性的动态趋势又含有随机性波动的非平稳时间序 列。对于随机性时间序列，自回归移动平均序列ARMA是最 成熟的统计学分析方法之一，而灰色系统理论则是一种动 态趋势预测理论，所以我们考虑建立DGM(2,1)-ARMA(p,q) 组合预测模型。应用灰色系统理论建立深圳市历年人口趋 势项且含有残差修正的模型，然后对剔除趋势项后的数据 进行时间序列分析，建立ARMA模型。最后，将两组数据结 合对深圳市人口进行预测。该方法容易实现，预测准确， 具有较高的预测精度。
深圳 市外 人口
20 岁以 下年龄段
20-49 年龄段
50 岁以上年 龄段
深圳 非户籍 人口
深圳 户籍 人口
20 岁以下年龄段 20-49 年龄段
50 岁以上 年龄段
20 岁以下 年龄段
20-49 岁 年龄段
50 岁以上 年龄段
首先，我们根据深圳市 人口发展特点做出此流 程图
为非户籍人口的生育 ； 为市外人口对深圳市 非户籍人口的迁移； 深圳市非户籍人口的 返乡； 户籍人口的生育； 为非户籍人口对户籍 人口的转变；
深圳人口与医疗需求预测
深圳大学 吴心弘 杨杰 蔡炜城
二、分析近十年人口变化特征
1.2010年末全市常住人口为1037.2万人，同2001年末的 724.57万人相比，共增加312.63万人，增长43.15%，年 平均增长率为4.07%。
2. 2010年末户籍人口达251.03万人，与2001年的132.04 万人相比，共增加了118.99万人，增长0.9倍，年平均 增加13.22万人，年平均增长7.40%。
3
-8.829565
-8.754884
-9.361485
4
-9.211502
-9.367384
-9.532327
非户籍人口随机项AIC数值列表
p
Q
1
2
3
0
-7.236086
-7.770317
-7.772638
1
-7.320500
-7.652648
-7.655535
2
-7.567492
-7.918939
DGM(2,1)-ARMA组合模型
DGM(2,1)-ARMA组合模型
年份 2011 2012 2013 2014 2015
2011年~2015年人口预测数据（万人）
户籍人口
258.21 291.46 316.42 326.96 339.62
非户籍人口
788.8921 794.7589 822.2321 844.3492 872.6192635
1.传统的Leslie模型针对封闭系统，只考虑生育率、死亡率的 影响，我们根据深圳市人口特点，引入迁移项分别建立户籍人 口和非户籍人口的修正Leslie 模型。
2.传统的Leslie种群模型研究的是动物种群中雌性动物的年龄 分布与数量增长之间的关系。但是由于各年龄组中男女比列不 尽相同，所以很难单纯根据女性人口总量求出较精确的男性人 口总量。因此我们需要加入男性人口总量的计算公式建立精确 的人口预测模型。
-7.516798
3
-7.519322
-7.426339
-7.300771
4
-7.659784
-8.072167
-8.667595
4 -8.851022 -9.327652 -9.648925 -9.581732 -8.960144
4 -8.090615 -7.539957 -7.335341 -7.985580 -7.991492
1.DGM(2,1)-ARMA组合模型
对于户籍人口，最小二乘法拟合参数为
0.065
u1
0.4494
DGM的时间响应序列为
( 1 )
x ( k 1 ) 1 1 2 7 . 7 7 * e x p ( . 6 5 0 0 0 7 e - 1 * k ) + 6 . 9 1 4 0 9 * k - 1 0 4 7 . 5 5
同样作1-IAGO还原，便可得到历年非户籍人口数量趋势项。
1.DGM(2,1)-ARMA组合模型
户籍人口随机项AIC数值列表
Q p
1
2
3
0
-6.734459
-7.355794
-8.476037
1
-7.730144
-9.341253
-9.231236
2
-8.736740
-9.243925
-9.137552
作1-IAGO还原便可得到历年户籍人口数量趋势项；
同样地，对于非户籍户口
0.0667
u2
70.3627
DGM的时间响应序列为来自 1 )x( k 1 ) 1 3 0 0 2 .9 * e x p ( - .6 6 6 9 3 8 e - 1 * k ) + 1 0 5 5 .0 1 * k - 1 2 8 1 5 .1