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ARIMA模型、BP神经网络及其组合模型在卫生政策评估中的实证比较:以公立医院价格改革为例
目的:探索不同反向事实构建方法对医院财务数据预测的效率,以期对政策进行更有效的评估.方法:借助R软件,用南京市公立医院A在2011—2016年的药品收入、医疗服务收入建立测试数据集,分别用ARIMA模型、BP神经网络、ARIMA+BP组合模型进行预测并与实际拟合,并比较改革前后补偿率.结果:三个模型对药品收入的均方根误差分别为692.82、501.44、380.80,医疗服务收入的均方根误差分别为184.04、215.63、168.65,组合模型预测效率更高.用组合模型计算改革后A医院药品收入净损失为12044.03万元,医疗服务收入净增长为18532.60万元,为药品收入损失的153.87%.结论:医院财务数据因其线性与非线性的组合特征,使用组合预测模型的预测效果佳.但在实际应用中,ARIMA模型操作简单,与组合模型预测趋势也较为一致,在实际卫生政策评估中也推荐使用.
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上海市2005-2012年猩红热流行特征和发病趋势分析
目的 系统分析2005-2012年上海市猩红热发病特征及健康人群A组链球菌(GAS)携带状况,探讨健康人群GAS监测和组合模型预测技术在猩红热早期预警中的应用.方法 使用国家法定传染病报告数据分析上海市猩红热的流行特征.构建自回归移动平均模型(ARIMA)和人工神经网络(ANN)组合模型,对猩红热月度报告发病率进行分析和预测.采用GAS分离培养、菌型鉴定试验、emm分型和超抗原基因检测技术,监测猩红热流行期间健康人群GAS携带状况,并计算GAS标准化带菌率.结果 2005-2012年上海市共报告猩红热病例9410例,以散发为主,发病呈现季节性和周期性.2011年报告发病率达到高峰,年均报告发病率6.012/10万,患者以4～8岁年龄段托幼儿童和学生为主,郊区人群发病率显著高于市区,发病的性别差异无统计学意义.单纯ARIMA模型、ARIMA-GRNN组合模型和ARIMA-BPNN组合模型的平均相对误差(MER)分别为0.268、0.432和0.131.使用预测效果优的ARIMA-BPNN组合模型进行预测,2013年1-6月上海市猩红热月度发病率将波动在0.446/10万至3.467/10万.2008年和2010年上海市＜15岁社区健康人群未发现GAS带菌者,而2012年带菌率为1.180％,标准化带菌率为1.092％.2012年分离获得18株GAS,其中15株为emm 12.0型(83.33％).结论 上海市猩红热报告发病率将继续小幅上升.社区健康人群GAS带菌率监测和组合模型预测技术可用于猩红热的早期预警.
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组合模型对恶性肿瘤死亡率拟合度评价及预测方法的研究
目的 用6种单项预测方法对金昌队列13年恶性肿瘤死亡率进行拟合并预测.方法 采用动态数列、线性回归、指数平滑、自回归移动平均(ARIMA)模型、灰色模型、Joinpoint回归6种方法,利用金昌队列2001-2013年数据进行恶性肿瘤死亡率拟合及方法比较.采用组合模型进行模型优化,基于算术平均法、方差倒数法、均方误差倒数法、简单加权平均法计算组合模型权重系数.结果 对恶性肿瘤死亡率以Joinpoint线性回归拟合精度高(87.64％),线性回归法、动态数列、GM(1,1)模型、指数平滑法、ARIMA(1,0,0)拟合精度分别为87.32％、86.99％、86.25％、85.72％、81.98％.基于灰色模型与线性回归的组合模型预测精度(＞99％)高于基于ARIMA(1,0,0)与灰色模型的组合模型,其中算术平均法和均方误差倒数法权重系数组合模型(灰色模型与线性回归)拟合效果好.结论 组合模型预测恶性肿瘤死亡率优于单项预测法,预测精度＞95％.
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加权组合模型预测在河北省人口数量预测中的应用
目的 预测2015-2020年河北省人口数据,为制定“河北省十三五医疗卫生服务体系规划”提供有效依据.方法 以《河北省经济统计年鉴(2015)》中2005-2014年河北省人口数为基础,分别采用平均自然增长率法、指数平滑法、二次回归模型法、幂函数模型法、灰色预测模型GM(1.1)法,对河北省2015-2020年人口总数进行预测,并以拟合人口数与实际人口数绝对误差方差的倒数为权重系数,采用加权组合模型预测全省人口数量.结果 河北省2005年-2014年人口呈增长趋势,自然增长率在4.98‰ ～ 6.81‰之间,平均增长率为6.36‰.5种方法预测2020年河北省人口数约在7400 ～7800万之间,平均相对误差在0.331％ ～0.910％之间;加权组合模型预测2020年河北省人口总数约为7745.36万,预测的平均相对误差为0.336％;加权组合模型法预测各市人口之和与全省实际人口和预测人口差异的平均相对误差分别为0.209％和0.066％.结论 加权组合模型法考虑到了预测误差大小和预测模型人口数量过高或过低的问题,总人口的预测结果与各市人口预测结果符合程度高,适用于河北省的人口预测.
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基于三角模糊多属性决策的卫生应急能力组合评价模型设计与比较
目的 基于三角模糊数测度和多种决策方法设计组合建模方案,以卫生应急能力综合评价为例,经流程演示和案例验证比较,为类似问题应用者提供借鉴.方法 以模糊评语资料为基础,将三角模糊数与TOPSIS、灰色关联、投影寻踪、VIKOR及相对贴近度思想结合设计多种模型,再折中设计组合模型并比较相关性.结果 理论程序明确、实施步骤具体、测量信息利用充分.相关结果有统计意义.结论 组合模型将结果一致性折中,相比单项方法更有指导意义,为卫生评价或决策问题研究提供方法参考.
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组合评价建模方法在卫生机构干部核心胜任力考核中的应用
目的 以综合评价建模方法比较为视角,由TOPSIS、灰色关联和物元分析法设计建模方案,后讨论组合改进设计.方法 经过指标筛选、权重计算、方法讨论和流程分析,以卫生机构干部胜任力评价问题为例,选择方法并给予方案设计及结果比较,验证组合方法可行有效性.结果 两种经典集结算法侧重"相对排序"与"优中选优",物元分析法侧重"预设标准"与"独立评判",评价结果组合折中及一致化处理更适于实际工作.结论 医院管理胜任力评价问题中方法比较和组合设计研究有借鉴意义.
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趋势外推与ARIMA法在卫生费用组合预测建模中的应用
目的 对卫生费用各指标进行组合预测模型设计和实证研究.方法 山东省卫生费用资料用差分和趋势外推法优选曲线模型,以三和法识别参数;序列二阶差分平稳后对ARIMA模型定阶、参数识别;分别进行拟合与外推预测建模研究.引入线性加权组合方法,动态计算权重,修正预测值.结果 卫生费用资料均呈渐进趋势变化,建模方案可行、拟合效果优良、权重计算合理,组合模型可改进预测效果.结论 趋势外推法、ARIMA法及组合方法对渐进趋势性时序资料的预测建模问题有代表性.
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变权组合模型在我国手足口病发病率预测中的应用
目的 探讨变权组合模型在我国手足口病月发病率预测中的应用,并与ARIMA模型和残差自回归模型的预测效果进行比较.方法 收集2008年1月至2014年12月我国手足口病月发病率资料,用SPSS13.0和Eviews8.0拟合三种模型,并用2014年7-12月的数据比较三种模型的拟合和预测效果.结果 ARIMA模型、残差自回归模型和变权组合模型拟合及预测的MRD,MSE,RMSE和MAE分别为14.006,4.689,2.165,0.147和13.565,4.416,2.101,0.133;16.793,7.247,2.692,0.171和16.206,6.639,2.577,0.164;8.447,1.843,1.358,0.092和8.409,1.833,1.354,0.082.结论 变权组合模型拟合及预测效果优于ARIMA模型和残差自回归模型.
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组合模型在我国卫生技术人员数量预测中的应用
目的 为制定我国卫生资源的规划,进行优化配置,对全国的卫生技术人员数量进行预测.方法 组合模型,即GM(1,1)模型,ARMA模型相结合.结果 我国2009年和2010年的卫生技术人员数量预测值分别为5 076 994人和5 149 852人.结论组合模型在卫生人力资源需求预测中的应用是可行的；政府应调整各类卫生技术人员的培养结构,提高卫生技术人员的专业素质,充实中高级人才的队伍.
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基于ARIMA-GRNN组合模型的传染病发病率预测
现实世界中传染病发病率受多种因素影响,具有不规则、混沌等非线性特征,因此单纯利用传统的时间序列模型有时难以对系统进行理想的拟合.
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时间序列分析——广义回归神经网络组合模型在痢疾发病率预测中的应用探讨
目的 探讨组合模型在痢疾流行预测及防治效果评价中的应用价值.方法 根据2001-2006年宜昌市痢疾月发病率建立痢疾发病率组合预测模型.并对2007年痢疾月发病情况进行预测.结果 宜昌市痢疾发病率组合预测模型平均相对误差为0.078.较单一时间序列分析模型降低了74.34％;对2007年痢疾月发病率进行外推预测显示,5～10月份发病率较高.结论 组合模型拟合效果较为理想.是一种短期内预测精度较高的预测模型,在疾病预防控制领域中具有重要的应用价值.
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我国疾病预防控制机构人员数量组合预测模型构建与应用
目的 探究我国疾病控制机构人力资源供给状况,为达到我国疾病控制机构人力资源供需平衡提供理论依据.方法 在分析比较灰色预测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,构建我国疾病控制机构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,可以作为我国疾病控制机构人力资源预测的有效工具.结论 我国疾病控制机构人员数量呈下降趋势,应从加大资金投入、调整专业结构和建立科学激励机制三个方面入手,适当增加我国疾病控制机构人员的数量.
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应用组合模型分析预测恶性肿瘤死亡率
本文就哈尔滨市16个三甲医院的肿瘤发病报告资料及哈尔滨市肿瘤防治所1974～1992年间恶性肿瘤死亡率资料,应用组合模型对1993～2000年内哈尔滨市肿瘤病人的死亡情况进行了预测,为有关部门制定防治对策提供了理论依据,现报告如下.1 资料来源与方法资料来源于哈尔滨市肿瘤防治所及市内16家三甲医院1974～1992年全部死亡原因回顾调查中的总癌亡率及八种主要恶性肿瘤的标化死亡率.
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基于优线性组合方法的甲型病毒性肝炎发病数预测
目的：利用SARIMA、RBFNN、组合模型对2011年甲型病毒性肝炎月发病数进行预测并比较,探讨优线性组合模型在甲型病毒性肝炎发病数预测中的实用价值。方法选取2005年至2010年我国内地法定报告的甲型病毒性肝炎月发病数资料分别建立季节性求和自回归移动平均模型以及径向基神经网络模型后,将2两种模型的拟合结果与原始发病数建立线性回归模型,比较3种模型的预测精度。结果 SARIMA模型预测结果的平均绝对误差、平均相对误差以及均方误差值分别是413.667、0.154、0.392。径向基神经网络预测结果的平均绝对误差、平均相对误差以及均方误差值分别是291.833、0.118、0.344。组合模型拟合预测结果的平均绝对误差,平均相对误差以及均方误差值分别是202.333、0.082、0.286。由此得出,组合模型的拟合值及其预测值的3个指标均小,其次为径向基神经网络,SARIMA的各指标值大。结论优线性组合模型在甲型病毒性肝炎发病数预测中具有较高的预测精度,可以用于指导甲型病毒性肝炎的预防与控制。
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基于 ARIMA-ERNN组合模型预测我国甲肝发病率
目的：比较ARIMA模型、BPNN模型和ARIMA-ERNN组合模型在我国甲肝发病率预测中的应用效果，探讨预测甲肝发病率的优化模型。方法：收集2004年1月至2015年12月我国甲肝发病率资料，用SPSS 17．0和Eviews 8．0建立ARIMA模型，用Matlab 8．0建立BPNN模型和ARIMA-ERNN组合模型，并对模型的预测效果进行评价。结果：ARIMA-ERNN组合模型拟合及预测的MRE、MER、MSE、RMSE、MAE均小于ARIMA模型和BPNN模型，其MRE均小于5％。结论：ARIMA-ERNN组合模型对我国甲肝发病率的拟合及预测效果优于ARIMA模型和BPNN模型。
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基于径向基函数神经网络的组合模型在煤工尘肺发病工龄预测中的应用
目的：研究径向基函数（ RBF）神经网络与多重线性回归的组合模型在煤工尘肺发病工龄预测中的性能优劣。方法：采用RBF神经网络模型与多重线性回归模型对研究数据进行分析，对2模型进行加权拟合，采用均方根误差、均方误差、平均相对误差对模型的预测性能进行评价。结果：多重线性回归模型、RBF神经网络模型和组合模型真实值与预测值比较，差异均无统计学意义（t配对＝1．552、0．231、0．155，P均＞0．05）。多重线性回归模型、RBF神经网络模型和组合模型的均方根误差分别为（1．63±0．11）、（2．45±0．19）和（0．59±0．07）（F＝26．141， P＜0．001），均方误差分别为（2．6569±0．2412）、（5．9867±0．3804）和（0．3483±0．0653）（F ＝49．678， P＜0．001），平均相对误差分别为（7．15±0．82）％、（15．39±1．25）％和（3．68±0．59）％（F＝35．282，P＜0．001）。结论：在煤工尘肺发病工龄的预测中，组合模型预测性能优于单一模型。
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利用遗传算法优化的ARIMA-BP组合模型预测手足口病发病趋势
目的 探讨ARIMA模型及遗传算法优化的ARIMA-BP神经网络组合模型在传染病预测与预警中的应用,为相关部门制定防治措施提供参考. 方法 选择某市2009～ 2013年的手足口病发病数作为研究对象,首先建立ARIMA模型,得到的拟合值作为神经网络输入值,真实观测值作为输出值,带入通过遗传算法优化的BP神经网络中训练,并比较两种模型的预测精度. 结果 对建立的ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12模型预测的相对误差为39.89％,决定系数为0.786,经统计检验残差为白噪声序列;组合模型预测的相对误差为26.25％,决定系数为0.852. 结论 该组合模型的预测精度高于ARIMA模型,且对于极值的预测较为精确,可以为其他传染病的预测及建立统计预警提供参考.
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重庆市手足口病多种预警模型的建立与评估
目的:构建多种重庆市手足口病(hand,foot and mouth disease,HFMD)疫情预测模型并评价模型的拟合和预测效果,为卫生部门提供准确的疾病动态及预警预告奠定基础.方法:对重庆市2009至2014年HFMD月发病率资料分别建立3种单一预测模型(SARIMA、BPNN和Elman神经网络)和3种组合预测模型(SARIMA-BPNN、SARIMA-Elman、BPNN-Elman),利用2015年HFMD月发病率资料对各个模型进行拟合和评价,并选择优预警模型预测2016至2017年重庆市HFMD发病率.结果:SARIMA模型、BPNN模型、Elman模型、SARIMA-BPNN组合模型、SARIMA-Elman组合模型、BPNN-Elman组合模型拟合及预测的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均误差率(mean error rate,MPAE)、预测准确度(prediction accuracy,P)、非线性相关系数(non-linear correlation coefficient,RNL)和平均相对误差(mean relative error,MRE)分别为0.595、0.515、0485、0.551、0.493;0.265、0.229、0.771、0.673、0.029;0.234、0.202、0.798、0.737、0.142;0.248、0.215、0.785、0.714、0.101;0.328、0.284、0.716、0.620、0.103;0.229、0.198、0.802、0.745、0.071.综合各个评价指标,选出本次研究优预测模型为BPNN-Elman组合模型,并采用BPNN-Elman组合模型预测出2016年和2017年重庆市HFMD年平均发病率分别为162.8/10万和160.9/10万,95％置信区间为-0.236～0.184.结论:BPNN-Elman组合模型预测效果优,能较好预测重庆市HFMD发病情况,为HFMD防控提供科学依据.
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应用ARIMA-BPNN组合模型预测手足口病发病率
目的 比较ARIMA模型、BPNN模型和ARIMA-BPNN组合模型在我国手足口病月发病率预测中的应用效果,探讨预测手足口病发病率的优化模型.方法 收集2008年5月至2014年12月我国手足口病月发病率资料,用Excel2007、Spss17.0、Eviews8.0和Matlab8.5拟合相应的模型,并用2014年7月-12月的数据评价模型的预测效果.结果 ARIMA模型、BPNN模型和ARIMA-BPNN组合模型拟合及预测的MRD,MSE,RMSE和MAE分别为19.072、2.655、2.852、0.182和16.483、7.246、2.692、0.166;9.031、2.559、1.600、0.009和10.210、2.655、1.629、0.103;7.397、1.207,1.099、0.068和7.847、1.234、1.111、0.074.结论 ARIMA-BPNN组合模型拟合及预测效果优于ARIMA模型和BPNN模型.
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组合模型在肺癌死亡率预测中的构建和应用
目的 用3种预测方法对肺癌死亡率进行拟合,选择优方法,建立组合模型并进行预测.方法 用动态数列、joinpoint回归、指数平滑对2001～2013年金昌队列肺癌死亡率进行拟合,选择单项模型形成组合模型进行拟合并预测.组合模型权重系数的计算基于算术平均法、方差倒数法、均方误差倒数法、简单加权平均法.结果 单项预测模型以指数平滑法拟合精度高,为79.67％,Joinpoint线性回归拟合精度为74.27％.指数平滑与Joinpoint线性回归进行组合,其中以算术平均法及均方误差倒数法预测效果好,拟合精度分别为86.87％、85.80％.结论 组合模型优于单项预测法,可以用于肺癌死亡率预测.
关键词： 肺癌死亡率 指数平滑 Joinpoint线性回归 组合模型
