GM(1,1)残差修正模型在中国淋病发病率预测中的应用

摘要：

目的 探讨GM(1,1)残差修正模型在淋病发病率预测中的适用性,并分析我国淋病发病率趋势,提出防控建议.方法 基于2012-2019年国家卫生部门公开数据,采用描述性统计学的方法对发展趋势进行分析,利用Python软件建立我国淋病发病率预测的GM(1,1)模型及其残差修正模型.结果 2012-2019年,我国淋病发病率呈倒"v"型波动变化,发病率顺位移至我国传染病的第4顺位;研究直接构建的GM(1,1)模型精度评价为不合格,经4次修正得到模型精度评价为优秀的预测模型,参数C=0.290 3,P=1.000 0,最终模型预测结果显示,2020-2024年我国淋病发病率预测区间分别为(9.199 3/100 000～9.870 5/100 000)、(9.706 3/100 000～10.414 5/100 000)、(10.288 4/100 000～11.039 1/100 000)、(10.950 1/100 000～11.749 1/100 000)和(11.697 2/100 000～12.550 7/100 000).结论 GM(1,1)残差修正模型能够很好弥补GM(1,1)模型存在的不足,可用于淋病发病率预测.

关键词：淋病、GM(1、1)模型、残差修正、预测、发病率、建模

所属期刊栏目：39

分类号：R759.2(皮肤病学与性病学)

资助基金：国家社会科学基金14BGL142

在线出版日期：2023-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：103-105,110