基于马尔科夫修正的江苏省医护比灰色预测研究

发布时间：2021-01-25 09:20

　　目的根据江苏省2002-2017年的医护比值进行预测,以期为相关政策的制定提供参考依据。方法初步建立灰色预测GM（1,1）模型,再运用马尔科夫修正模型。先利用2002-2015年数据预测2016和2017年进行验证,再依据2002-2017年数据进行预测。结果验证时,修正前模型C=0.26324,P=1,修正后模型C=0.13405,P=1。预测2018-2020年医护比时,修正前为1∶1.18926,1∶1.23053,1∶1.27323,修正后为1∶1.14169、1∶1.18131、1∶1.22230。结论马尔科夫可用于修正灰色预测值,基于马尔科夫修正的医护比灰色预测模型精确度得到有效提高。 

【文章来源】：中国卫生统计. 2020,37(01)北大核心

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
资料与方法
    1.资料来源
    2.研究方法
        （1）GM（1,1）建模
            ①事前级别检验
            ②建模预测
            ③模型检验
        （2）马尔科夫修正
            ①状态划分
            ②建立状态转移概率矩阵
            ③预测并修正模拟值
结 果
    1.基本情况
    2.模型验证
        （1）建立GM（1,1）模型
        （2）利用马尔科夫修正
    3.模型预测
        （1）建立GM（1,1）模型
        （2）利用马尔科夫修正
        （3）预测并绘图
讨 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]新医改下我国医院执业(助理)医师分布特征分析[J]. 刘庆,黄炳花,王清亮,刘盈君,陈甜甜,张永媛.  中国卫生事业管理. 2018(09)
[2]中国卫生资源需求预测研究[J]. 孙健,文秋林,王前强.  现代医院. 2017(09)
[3]基于马尔科夫-修正灰色GM模型的涌水量预测研究[J]. 董凯.  煤. 2017(08)
[4]2014—2020年我国基层卫生人力资源的预测研究[J]. 王晶,韩颖,陈侠李.  中国社会医学杂志. 2016(06)
[5]基于灰色系统GM（1,1）模型的山东省卫生总费用预测研究[J]. 相静,孔杨,徐天和.  中国卫生统计. 2016(04)
[6]医院护理人力资源配置与使用研究进展[J]. 田君叶,李晶,胡美华,李会娟,丁炎明.  中国护理管理. 2014(12)
[7]灰色GM（1,1）模型在医护比例预测研究中的应用[J]. 朱蒙蒙,颜康康,王秉文,汪龙贵,邓伟国.  中国卫生统计. 2014(04)
[8]基于马尔科夫修正的潜油泵灰色振动预测模型[J]. 严野,李建兰,康乐,刘念.  石油机械. 2013(03)
[9]马尔科夫方法修正的SVM模型在科技人才资源预测中的应用[J]. 张延飞,颜七笙.  统计与决策. 2011(11)
[10]利用马尔可夫模型挖掘关联规则的元规则[J]. 刘俊,阎世奇,李路军.  计算机工程与应用. 2009(16)



本文编号：2998978