GM1,1模型在预测云南省艾滋病病毒HIV感染者上的应用研究
1GM(1,1)季节指数模型在季节性发病情况预测研究中的应用

[ 文章编号] 10 — 7 5 2 1 )4 02 — 3 0 0 2 1 (0 0 0 — 3 7 0
GM (,)sao e p n nilmo e s a pid i o ea t g sao a 11 e sn- x o e t d li p l n fr c si e sn l a e n
立 了 G 1 ) 指数 模 型 , M(, 季节 1 即在利 用 季 节指 数 对原
加生成序列为: (= x( x( 1 x( ( x k ∑ i k ) k k ) ) —+ ) : =
1 ,, n , 3…, 2 ) () 1
式 () 一 阶微 分方 程 为 : 1 对应
[ src] Obet eF rh esnl h neo eic e c tege dlsa pi d o oeat gtep mt e Abt t a jc v o tesao a c ag fh i ne, rymoe i p l dt yt frcsn ‘ r iv i t nd h e i i h i i
G (, sao — x oe t dl s ee a a o G (, i f eat gtemoblyo pti AC n ls n M 1 ) esn ep nn a moe t r nt t f M 1 )n o csn rit f 1 i l ib t t h h 1 r i h i Heais .o cui s t o G 11 sao — xo et dl a eapidi rcsn esnlnet u i ae M(, esn epn ni mo e cnb p l f eat g ao a i c o s s s. 1 l a e no i s f i d e [ ywod] G 11 G 11 sao —x oe t o e H pt s Ke r s M(, , M(,) esn e pnni m d l ea t ) l a ; i A i
GM(1,1)灰色模型在职业病发病预测中的应用

深圳市福 田区卫生监督所 ,广东 深圳 5 1 8 0 0 0
摘要 : 目的
预测 中国职业病的发病趋势 ,为职业病防控策略的制定提供科学依据 。方法
应用G M( 1 , 1 )灰 色模 职业 病 、
型对2 0 0 5  ̄ 2 0 1 2 年 中国职业病发 病数据进行拟合 ,并外 推预测2 0 1 3 ~ 2 0 1 5 年中国职业病发病情况 。结果 发病预测 。结论 G M( 1 , 1 )灰色模型在职业病发病预测 中具有一定的应用价值 。
1 材 料与 方法 1 . 1 资料 来 源 资料 来 源于 2 0 0 5 — 2 0 1 2年 国家卫 生
加生 成: Y ( t ) : ∑x ( i )t : 1 , 2 , . . . , n
i一 1
对累加数据 Y ( f ) 进行均值生成 ;
z ( t ) = — [ Y ( t ) + Y ( t — 1 ) 】 , t = 2 , 3 , …, n
尘肺病 、职业性肿瘤 、职业性耳鼻喉 口腔等疾病 的发病 呈上升趋势 ,G M ( 1 , 1 )灰色模 型不适 用于职业性 中毒 的
关键词 : G M ( 1 , 1 )灰色模型 ;职业病 ;预测 中图分类号 : R 1 3 5 文献标识码 : A 文章编号 : 1 0 0 1 — 9 5 6 1 ( 2 0 1 4 ) 0 6 — 0 9 2 0 — 0 3
表 1 2 0 0 5 — 2 0 1 2年 中国职业病发病情况
根据最小二乘法估计参数 和 , 由矩阵运算得:
O f = { ( n — 1 ) [ 一 ∑x ( 1 ) z ( I ) ] + [ ∑z ( t ) ] [ ∑x ( t ) ] )
GM(1,1)模型在中国人口序列预测中的应用

GM(1,1)模型在中国人口序列预测中的应用龙源期刊网 GM(1,1)模型在中国人口序列预测中的应用作者:顾翠伶王宁梁艳艳来源:《中小企业管理与科技·下旬刊》2015年第09期摘要:本文对1990-2014年我国人口时间序列进行分析,建立GM(1,1)模型,对未来人口数进行分析,为相关政策的制定提供依据。
关键词:GM(1,1)模型;预测;残差检验;后验差检验;关联度检验人口预测在政治、经济、环境、教育、医疗卫生、农业生产等方面都有非常重要的应用。
人口时间序列预测是根据一个历史的序列观测值,找出符合人口变化规律的函数,根据这个函数将历史观测值作为输入值,预测出未来的人口值。
本文对1990-2014年我国人口时间序列进行分析,建立GM(1,1)模型,对未来人口数进行分析,为相关政策的制定提供依据。
1 GM(1,1)模型原理灰色预测法是一种对不确定性因素的系统进行预测的方法[1],就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。
灰色时间序列预测是灰色预测的一种,灰色系统常用的数据处理有两种方式,累加和累减两种。
累加是将原始序列通过累加得到生成列。
记原始时间序列为:则一次累加生成列为:同理可做m次累加,有:累减是累加的逆运算,累减可将累加生成列还原为非生成列,在建模中获得增量信息。
一次累减的公式为:设时间序列X(0)有n个观察值,X(0)={X(0)(1),X(0)(2),…,X(0)(n)}通过累加生成新序列X(1)={X(1)(1),X(1)(2),…,X(1)(n)},则GM(1,1)模型相应的微分方程为:求解微分方程即可得到预测模型为:2 GM(1,1)模型的检验。
GM(1,1)模型反演预测方法在沉降预测中的应用

摘 要 :为 了研 究提 高 GM(1,1)模型预测精度 的方 法,本文 首先讨论 了 GM(1,1)模型 对初 值的 不敏 感性和拟合 预 测序列增长率的恒定性 ;其次 ,根据 GM(1,1)的性质提 出新 陈代谢 反演预 测的 方法 ;最后 ,通过 工程 实例 对 比 不 同模 型的预测精度。结果表 明 :GM(1,1)反 演预 测方法具有很 高的预测精 度 ,适用于沉降变形预 测。 关 键 词 :变 形预 测 ;GM(1,1)模 型 ;反 演预 测 ;动 态 中图分类号 :P25;TU196 文献标识码 :A 文章编号 :1672-5867(2018)03—0217—04
a b le for prediction of settlement deformation.
Key words:deformation prediction;GM(1,1)model;inversion prediction;dynamic
0 引 言
地面沉降预测在煤炭开采 中具有重要 的意义 ,但不 同的开 采条 件往 往 给 预测 带来 较 大 的误差 ,因 此 ,预 测通 常需 要根 据前 期 的实 测 数 据 对 后 期 的 沉 降 进 行 预 测 … 。 GM(1,1)预测模 型作 为一 种处 理 小样 本 、贫信 息 的模 型 , 在沉 降预 测 中得到 广 泛 的应 用 。张贵 钢 等通 过 对 观测 公 路边 坡变 形 的非等 间隔 数据 序 列 进行 拉 格 朗 日插值 得 到 等 间隔序 列 ,建立 GM(1,1)模 型 并通 过 新 陈 代谢 进 行 步 进式 预测 ,最 后将 预测 结 果 的残 差 值 再 次建 立 GM(1,1) 模 型 ,通过 改 正 的残差 值 对 预测 结果 进 行改 正 ,证 明 了该 模 型在公 路边 坡 变 形 的长 期 预 测 中具 有 一 定 的 优 势 。 魏玉 明等 通过 对滑坡 的位 移观 测 数据 进 行加 权 的方式 构 造 了一次 加权 累加 生 成 序 列 ,以 观测 的水 准 路 线 的长 度 确定 权 值 的大小 ,并且 在 权值 中增加 了新数 据 权重 ,提升 了新 信息 的作用 。预 测 的结 果 表 明 :该 模 型 的预 测 精 度 明显 优 于传统 GM(1,1)模 型 的精度 。钱程 等将 灰 色模 型 与人工 神经 网络 进 行组 合 用 于研 究 大 坝 的变 形 。首先
GM(1,1)模型在遥测缓变参数预测中的应用

GM(1,1)模型在遥测缓变参数预测中的应用作者:金球星来源:《科技创新导报》2012年第16期摘要:飞行器飞行试验中,遥测数据难免丢失。
为了试验结果分析需要,有必要根据已获取的数据预测丢失数据。
一些变化趋势稳定的缓变参数满足GM(1,1)模型的适用要求,实例计算表明预测效果良好。
关键词:灰色系统预测模型遥测数据中图分类号:TP7 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)06(a)-0002-021 引言飞行器飞行试验过程中,各类参数的数据通过遥测系统发回地面。
遥测信号不可避免受到各种干扰而导致失锁、丢帧、误码等现象,最终造成数据丢失。
为了试验结果分析需要,有必要根据已获取的数据预测丢失数据。
由邓聚龙教授于1982年创立的“灰色系统理论”是一种研究少数据、贫信息的不确定性问题的新方法。
其研究对象是“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本、贫信息”的不确定性系统,并通过对部分已知信息的生成、开发,帮助人们了解、认识现实世界,实现对系统运行行为和演化规律的正确把握和描述。
数列预测是灰色系统理论的一个重要应用方面,其中最常用的预测模型是,该模型在诸多领域得到使用。
[1,2]飞行器在飞行过程中受到众多难以准确描述的因素的影响,可以认为是“部分信息已知,部分信息未知”的“灰色系统”。
一些变化趋势稳定的缓变类参数的数据满足GM(1,1)模型的适用要求范围[3]。
2 GM(1,1)模型介绍2.1 预测值计算GM(1,1)是最常用、最简单的一种灰色模型,它是由一个只包含单变量的微分方程构成的模型。
设已知某参数的历史原始数据序列为,且序列总体呈现单调变化趋势,各因子数值同极性,通过1次累加运算后生成的数据序列为 ,式中。
则定义的灰导数为 (即原始数据)。
令为数列的均值数列,即 ,则。
于是定义GM(1,1)的灰微分方程模型为,即(1)其中称为灰导数,称为发展系统,称为白化背景值,称为灰作用量,将时刻代入上式中有(2)令称为数据向量,为数据矩阵,为参数向量,则GM(1,1)可以表示为矩阵方程。
灰色GM(1,1)模型在变形预测中的应用研究

灰色GM(1,1)模型在变形预测中的应用研究
史洋勋;张磊;田金鑫
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2013(000)020
【摘要】本文讨论GM(1,1)沉降预报模型的建立以及应用问题,并使用建立的预报模型对沉降监测点沉陷量进行预报.通过实例证明采用GM(1,1)模型进行预报具有理论的可行性和现实意义,说明灰色理论在地表沉降预报领域具有实用价值.
【总页数】2页(P495-496)
【作者】史洋勋;张磊;田金鑫
【作者单位】贵州省地矿局测绘院;贵州地矿地理信息中心;贵州省地矿局测绘院;贵州地矿地理信息中心;成都市勘察测绘研究院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.灰色预测GM(1,1)在变形监测中的应用研究 [J], 孔娟;赵峰;张俊中
2.自适应GM(1,1)灰色模型在基坑变形预测中的应用 [J], 陈健
3.灰色GM(1,1)模型在高铁线下工程沉降变形预测中的应用 [J], 陈启华;文鸿雁;李超;田晓龙
4.灰色新陈代谢GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用 [J], 王朝阳;许强;范宣梅;曾金华
5.灰色预测模型GM(1,1)在寻常型银屑病证候预测中的应用研究 [J], 杨雪松;叶建州;罗光云;王丽波;李柏橙
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运用GM(1,1)模型和曲线回归模型预测辽阳市丙肝发病趋势
运用GM(1,1)模型和曲线回归模型预测辽阳市丙肝发病趋势石雷【摘要】目的:预测辽阳市丙肝的发病趋势,为制定防控措施提供科学依据。
方法利用辽阳市丙肝发病资料,建立GM(1,1)模型和曲线回归模型预测辽阳市丙肝发病趋势。
结果辽阳市丙肝发病数的GM (1,1)预测模型为=(123+259.0685/0.1304)e0.1304t-259.0685/0.1304。
预测值与实测值偏离较大;曲线回归模型为y=146.134+10.101x+19.234x2-1.466x3,该预测模型的拟合效果较好。
结论曲线回归模型可较好地预测辽阳市丙肝发病趋势。
%Objective To predict the incidence trend of hepatitis C in Liaoyang, and provide scientific ba-sis for further prevention and control of hepatitis C. Methods GM(1,1) model and curve regression model were ap-plied to predict the incidence trend of hepatitis C in Liaoyang. Results GM(1,1) model forecast equation was=(123+259.0685/0.1304)e0.1304t-259.0685/0.1304. The predicted values deviated from the measured values seriously. Curve regression model was y=146.134+10.101x+19.234x2-1.466x3, and the model fitted well. Conclusion Curve regression model fits well for predicting the trend of hepatitis C in Liaoyang.【期刊名称】《海南医学》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】3页(P753-754,755)【关键词】GM(1,1)模型;曲线回归模型;预测【作者】石雷【作者单位】辽阳市疾病预防控制中心,辽宁辽阳 111000【正文语种】中文【中图分类】R512.6+3丙型肝炎是一种主要经血液传播的病毒性传染病,丙型肝炎病毒(HCV)慢性感染可导致肝脏慢性炎症坏死和纤维化,部分患者可发展为肝硬化甚至肝细胞癌,对患者的健康和生命危害极大,已成为严重的社会和公共卫生问题。
云南省普洱市男男性行为者艾滋病病毒感染状况和危险行为调查
云南省普洱市男男性行为者艾滋病病毒感染状况和危险行为调查张勇;何震;王春;李会兰;杨玉华;董成琳【摘要】[目的]了解云南省普洱市男男性行为者(MSM)的性病艾滋病感染状况和危险行为,为制定有效的干预措施提供科学依据.[方法]在2010~2011年招募MSM 骨干159人进行问卷调查,并进行 HIV和梅毒检测,对相关影响因素采用SPSS 15.0进行统计学分析.[结果] MSM 人群、暗娼和一般人群的知识知晓率差异有统计学意义.其中 MSM 人群的艾滋病知识知晓率显著高于一般人群, MSM 人群的艾滋病知识知晓率与暗娼人群的知识知晓率差异有统计学意义;MSM 人群、暗娼和一般人群的 HIV(+)检出率差异有统计学意义,其中 MSM 人群的 HIV(+)检出率高于一般人群和暗娼;MSM 人群和暗娼人群发生高危性行为时安全套的使用率和干预覆盖率差异无统计学意义.[结论] MSM 人群的艾滋病知识知晓率均高于暗娼和一般人群,但 MSM 人群的 HIV(+)检出率远高于暗娼和一般人群,说明MSM 人群的艾滋病相关知识知晓率和安全套使用率不匹配,知识和行为分离,普通的行为干预模式未能取得预期的结果,应加强对该人群艾滋病性病知识的宣传教育和干预工作,探索有效的干预模式.【期刊名称】《卫生软科学》【年(卷),期】2012(000)009【总页数】3页(P797-799)【关键词】男男性行为者;艾滋病;高危行为【作者】张勇;何震;王春;李会兰;杨玉华;董成琳【作者单位】普洱市疾病预防控制中心,云南普洱 665000;普洱市疾病预防控制中心,云南普洱 665000;普洱市疾病预防控制中心,云南普洱 665000;普洱市疾病预防控制中心,云南普洱 665000;普洱市疾病预防控制中心,云南普洱665000;普洱市疾病预防控制中心,云南普洱 665000【正文语种】中文【中图分类】R512.91;R181.8+1我国男男性行为者(MSM)中的艾滋病病毒(HIV)的流行情况正受到越来越多关注,多项调查提示,我国大城市MSM中HIV感染率较高[1]。
1GM(1,1)季节指数模型在季节性发病情况预测研究中的应用
1GM(1,1)季节指数模型在季节性发病情况预测研究中的应用刘俊;徐露;黄彦
【期刊名称】《遵义医学院学报》
【年(卷),期】2010(33)4
【摘要】目的季节性发病具有季节波动性,适宜采用季节指数对原始序列进行修正后建立GM(1,1)预测模型.方法本文以某地区2004~2008年甲型肝炎发病率建立GM(1,1)模型、GM(1,1)季节指数修正模型.结果在有季节性变动的发病率预测中,GM(1,1)季节指数修正模型预测精度明显提高.结论 GM(1,1)季节指数模型可以应用于季节性传染病的预测.
【总页数】3页(P327-329)
【作者】刘俊;徐露;黄彦
【作者单位】遵义医学院,预防医学教研室,贵州,遵义,563003;重庆医科大学,生化与分子药理重点实验室,重庆,400016;重庆市中医院研究部,重庆,400021
【正文语种】中文
【中图分类】R183.1
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1.灰色季节性指数模型与神经网络模型在蒸发预测中的应用 [J], 刘旭;刘廷玺;张春媛;苏伟义
2.灰色季节变动指数模型GSVI(1,1)在农村用电量预测中的应用 [J], 李松;刘波
3.GM(1,1)残差修正的季节性神经网络预测模型及其应用 [J], 叶明全;胡学钢
4.绵竹市2007~2016年水痘流行病学特征分析及GM(1,1)季节指数模型的预测应
用 [J], 李小铭;王戈;江珊;陈卫中
5.灰色季节性指数模型在蒸发预测中的应用 [J], 张高锋;张永明;黄领梅;唐春娥;张博
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GM(1,1)模型在淋病预测中的应用
GM(1,1)模型在淋病预测中的应用
甘仰本
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】2014(031)001
【总页数】1页(P182)
【作者】甘仰本
【作者单位】南昌市疾病预防控制中心 330038
【正文语种】中文
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1.GM(1,1)、GM(1,N)联合模型在建筑物沉降预测中的应用 [J], 曹凯;许昌
2.江苏省艾滋病、淋病和梅毒发病率GM(1,1)灰色模型预测研究 [J], 梁燕鲜;王亚菲;翟林;李小杉;何美琪;庄勋
3.GM(1,1)和GM(1,N)联合模型在自来水厂自动加矾系统预测中的应用 [J], 戴华
4.灰色预测GM(1,1)模型在环境空气质量变化趋势预测中的应用 [J], 许发明; 李优良
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云南大学学报(自然科学版),2008,30(S1):452~455CN 53-1045/N ISSN 0258-7971Jour na l o f Yunnan U n iv er sityGM(1,1)模型在预测云南省艾滋病病毒(HIV)感染者上的应用研究Ξ杨白云(云南警官学院,云南昆明650223)摘要:G M (1,1)模型是灰色系统理论中应用最广泛的一种灰色动态预测模型,该模型由一个单变量的一阶微分方程构成.它主要用于复杂系统某一主导因素特征值的拟合和预测,以揭示主导因素变化规律和未来发展变化态势.利用它我们可以对云南省艾滋病病毒感染者的传播趋势进行拟合和预测研究,从而为政府构建防控艾滋病体系给予技术上的支持.关键词:G M (1,1)模型;预测;艾滋病中图分类号:Q 939.4 文献标识码:A 文章编号:0258-7971(2008)S1-0452-04 云南省自1987年在外国来滇旅游者中发现首例HIV 感染者后,1989年在边境地区静脉吸毒人群中一次发现146例HIV 感染者,是我国第1次成批发现HIV 感染者,经过传入期、扩散期和快速增长期,艾滋病疫情已呈多渠道、多层面的广泛流行,截止2007年11月30日,云南省累计报告的HIV 感染者已达56054人,居中国第1位,成为全国流行最严重的地区.云南全省129个县(区)都确认发现艾滋病感染者.在全省各地,德宏、红河、临沧、文山4个州(市)已经进入了高度流行期,另外12个州(市)也已经进入中度流行期.高危人群流行率依然维持较高水平,艾滋病已经由高危人群向一般人群扩散.同时,艾滋病感染者已陆续进入发病、死亡阶段.云南正在进入艾滋病防治工作的关键时期.然而,就艾滋病病毒的流行趋势,我们还没有一个切实可行的预测模型来为政府建立艾滋病的防控体系提供技术支持.1 GM(1,1)模型我们知道,部分信息已知,部分信息未知的系统称为灰色系统[1].灰色系统理论是把系统科学与运筹学相结合的学科,体现出定性与定量分析相结合的特点.艾滋病防控关系到社会稳定,而艾滋病病毒感染者的隐秘性又使得艾滋病综合防范治理是一个信息不完全明朗的系统,可以说是一个典型的灰色系统,应用灰色系统理论来研究是一种必然的趋势.笔者认为,灰色系统理论的时间序列是指把同一指标在各时点的数值依时间先后顺序排列而成的数列.灰色模型是揭示系统内部事物连续发展变化的模型,是时间序列动态过程的“代表”.在建模过程中,灰色系统充分开发并利用了少量数据中的显信息和隐信息.通常,对系统的探测是通过在一定时间周期内对某些个变量的观测进行的.单变量的时间序列包含着极为丰富的信息,它蕴藏着参与系统动态过程的全部其它变量的“痕迹”,并且,每一时刻的状态和结构信息都早已潜含在前一时刻之中.G M (1,1)模型是灰色系统理论中应用最广泛的一种灰色动态预测模型,该模型由一个单变量的一阶微分方程构成[2].它主要用于复杂系统某一主导因素特征值的拟合和预测,以揭示主导因素变化规律和未来发展变化态势.利用它我们可以对艾滋病病毒感染者的传播趋势进行拟合和预测研Ξ收稿日期3 作者简介杨白云(63 ),男,云南人,副教授,主要从事系统工程、艾滋病防控、教育管理方面的研究:2008-0-10:19-.究.通过数学方法,揭示出历史数据背后隐藏的必然规律,给出事物的未来变化趋势,叫预测.灰色预测就是通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现、掌握系统发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测.下面我们将用G M (1,1)模型来拟合以及预测云南省HIV 感染者累计人数,并且,预测到2008年我省累计HIV 感染者人数.首先说明GM (1,1)模型如下:设有原始非负序列X(0),X(0)={x(0)(1),x(0)(2),…x (0)(n )}.X(1)为X(0)的一阶累加生成序列,即1-A G O序列X(1)={x(1)(1),x (1)(2),…,x (1)(n )}其中,x (1)(k)=∑ki =1x(0)(i),k =1,2,…,n ,建立白化形式的微分方程d x (1)d t+ax (1)=b ,(1)记参数a ∧,a ∧=[a ,b ]T,则有B a ∧=Y ,式中B =-12(x (1)(1)+x (1)(2))1-12(x (1)(2)+x (1)(3))1……-12(x (1)(n -1)+x (1)(n ))1,Y =x (0)(2)x(0)(3)…x(0)(n ),按最小二乘原理解得a ∧=(B TB )-1B TY.求出参数后可解微分方程(1),得到预测模型,即G M (1,1)模型的时间响应序列为x∧(1)(k +1)=x(0)(1)-b ae -ak+b a,k =1,2,…,n ,还原值x∧(0)(k +1)=x∧(1)(k +1)-x∧(1)(k )=(1-e a)x(0)(1)-b e -ak,=,,…,G M (1,1)模型中的参数a 为发展系数,b 为灰色作用量.a 反映了x ∧(1)及x ∧(0)的发展态势.a 较小时,模型精度较高[3].G M (1,1)模型中的灰色作用量b 是从背景值挖掘出来的数据,它反映数据变化的关系,其确切内涵是灰的.灰色作用量是内涵外延化的具体体现,它的存在,是区别灰色建模与一般输入输出建模的分水岭,也是区别灰色系统观点与灰箱观点的重要标志.模型的精度可由平均相对误差Δ来刻划.给定α,当Δ<α且Δn <α成立时,称模型为残差合格模型.其中残差为ε(k )=x (0)(k )-x ∧(0)(k ),x(0)(k )为实际数据;x ∧(0)(k )为模拟数据相对误差(%)为Δk =|ε(k )|x(0)(k),平均相对误差Δ为Δ=1n∑n k =1Δk.表1[4] 精度检验等级参照表Tab.1Accuracy test rank ref ere nce char t精度等级α一级0.01二级0.05三级0.10四级0.202 实 例以下我们以云南省疾病控制中心发布的历年我省HIV 感染者的累计数据为例,用G M (1,1)模型来进行数据拟合及进行下一年度累计感染人数的预测(表2).我们用最近4a 的数据,即从2004~2007年的数据代入计算可得a =-0.196783,b =29032.669233,b=-147536.567082.354第S1期 杨白云:G M (1,1)模型在预测云南省艾滋病病毒(HIV )感染者上的应用研究ak 12n.a表2[5~8] 云南省历年累计感染艾滋病病毒(HIV )人数Tab.2Yunnan province all prev ious yea rs accumulation in f ection HIV population年份2003年2004年2005年2006年2007年HIV 感染者/人1490528391370404895156054表3 误差检验表Tab.3Rrror check ta b le序号实际数据x(0)(k )模拟数据x∧(0)(k )残差ε(k )=x (0)(k )-x ∧(0)(k )相对误差/%Δk =|ε(k )|x (0)(k )2(2005年)3704038260.661220.66778 3.2955393(2006年)4895146581.58-2369.41513 4.8403814(2007年)5605456712.13658.1321871.174104平均相对误差为Δ=13∑4k =2Δk=3.103342%<0.05,且Δ4=1.174104%,模型精度为2级.时间响应函数为x∧(1)(k +1)=175927.567082exp (0.1967833k)-147536.567082从模拟效果来看,实际数据与模拟数据相对误差都很小,平均相对误差也很小,所以说模型模拟的精度还是比较高的,模拟数据也是可信的.可以将模型进行趋势外推.如果我们用此模型来预测2008~2010年的情况,得到:2008年的我省H IV 感染者人数累计预测值为:69045人;2009年的我省HIV 感染者人数累计预测值为:84061人;2010年的我省H IV 感染者人数累计预测值为:102343人.3 结 论GM (1,1)模型模拟的数据,短期值比较准确,中、长期值预测的精度稍差,仅仅反映一种态势.从模型模拟数据的结果来看,我省防控艾滋病的形势是极其严峻的.如果我们将预测模型改成用四数据D G M 模型,预测到年全省累计艾滋病病毒(IV )感染者人数为65例如果我们将预测模型改成用四数据Verhul st 模型,预测到2008年全省累计艾滋病病毒(HIV )感染者人数为59006例.平均来看,2008年预计全省艾滋病病毒(HIV)感染者人数累计约为64420人.目前云南省已建成1个艾滋病确证中心实验室、17个艾滋病确证实验室,197个初筛实验室,97个艾滋病监测哨点,284个自愿咨询点,具备CD4检测能力实验室38个,艾滋病病毒载量检测实验室12个,形成较为完善的艾滋病监测检测网络;确定146个免费抗病毒治疗机构、8个中医药治疗基地、258个母婴阻断服务机构,初步形成了艾滋病临床治疗服务体系;确定3个学校教育培训基地、170所教育示范学校,形成了学校预防艾滋病宣传教育骨干网络;建成11个艾滋病致孤儿童救助机构;省艾滋病关爱中心建成,成为全国第1家省级艾滋病临床治疗技术指导中心.防治艾滋病行政管理人员编制达到338人,省级设立了防治艾滋病局;专业技术人员编制增加到640人;组建了146支高危人群行为干预工作队,有队员1388人,防治队伍得到了充实,队伍素质不断提高.全省共培训宣传教育骨干、骨干教师、民警、行为干预工作队、实验室检测人员、咨询人员、抗病毒治疗专业人员、美沙酮社区维持治疗专业人员、母婴阻断骨干技术人员等各类人员8万多名,完成了11万名卫生技术人员普及培训,壮大了工作队伍,防治体系基本形成[]可以相信,在云南省党委、省政府的454云南大学学报(自然科学版) 第30卷2008H 208.9.正确领导下,随着我省艾滋病防控体系的不断完善,我省艾滋病防控工作将稳步前进.参考文献:[1] 邓聚龙.灰色系统基本方法[M ].武汉:华中科技大学出版社,2004.[2] 赵梅娟.G M (1,1)模型的改进及其应用[D].镇江:江苏大学,2005.[3] 张怡,魏勇,熊常伟.灰色模型GM (1,1)的一种新优化方法[J ].系统工程理论与实践,2007,27(4):1412146.[4] 刘思峰,党耀国,方志耕,等.灰色系统理论及其应用[M ].3版.北京:科学出版社,2007.[5] 王江李怀岩.云南省累计报告艾滋病病毒感染者56054例[EB/OL ]//http :///subnet/艾滋病新华网.[6] 云南省卫生厅.云南省累计报告艾滋病感染者48951例[E B/OL ]//http :///subnet/艾滋病,2007-07-05.[7] 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system for giving a technology.K ey w or ds :G M (1,1)model ;forecast ;A IDS554第S1期 杨白云:G M (1,1)模型在预测云南省艾滋病病毒(HIV )感染者上的应用研究。