应用灰色预测模型gm（1，1）预测重庆市恶性肿瘤发病率

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1、应用灰色预测模型GM（1，1）预测重庆市恶性肿瘤发病率重庆市肿瘤研究所重庆400030摘要：目的：建立恶性肿瘤发病率的预测模型，为卫生部门制定防控对策提供理论依据。方法：利用重庆市恶性肿瘤登记处2006〜2013年统计的恶性肿瘤发病率资料建立灰色预测模型并进行模型评价，对2014-2016年的发病率进行预测。结果：GM（1,1）模型为:，预测值的相对误差小于10%,模型精度为优（C=0.34,P=1.00）,预测效果好，2014〜2016年肿瘤发病率预测值分别为252.54/10万、264.80/10万和277.65/10万。结论：GM

2、（1，1）灰色模型拟合效果检验为优秀，可以用来预测我市恶性肿瘤的发病率。我市恶性肿瘤发病率呈上升趋势。关键词：灰色预测GM（1，1）模型；恶性肿瘤发病率；预测【Abstract】Objective：Toestablishtheincidenceofcancerpredictionmodelandtoprovidethetheorybasisforhealthdepartmentmakingcontrolcounter-measures.Methods：BasedontheincidenceofChongqingcancerregistr

3、yfrom2006to2013,wemadethegreysystemGM（1，1）forecastmodelandgavethemodelevaluation,thenwewouldgivetheforecastin2014to2016.Results：TheGreyModel（1,1）is:.Therelativeerrorofpredictionislessthan10%anditwastestifiedtobesatisfied（C=0.37,P=1.00）.Thepredictivevaluefrom2014to2016was

4、252.54,264.80and277.65per100thousands.Conclusion：TheGreyModel（1，1）hadagoodfitnessandcanbeusedinforecastingtheincidenceofcancerinChongqingandtheresultshowthattheincidenceofcancerisupwards.[Keywords]greymodel（1，1）；cancerprevalence；prediction恶性肿瘤是我国最突出的公共卫生问题之一，对我国的经济社会发展和人

5、民健康等都造成了极大的影响，是我国导致死亡的第二大病因［1］。2014年世界癌症报告显示，2012年，全球新增癌症病例达到1400多万例，并预计在未来20年达到每年2200万的水平，冋期癌症死亡人数也将从每年820万飙升至1300万。其中，中国新增307万癌症患者并造成约220万人死亡，分别占全球总量的21.9%和26.8%。恶性肿瘤发病率可以衡量一个国家的社会卫生状况及经济发展水平，我国自上个世纪70年代以来，恶性肿瘤的发病率逐年上升［2］。重庆市属于肿瘤的高发地区，近几年来，发病率不断上升。在全市居民死因中，恶性肿瘤排第二位，但在城

6、区居民中，恶性肿瘤位居第一。从性别来看，重庆市恶性肿瘤发病的性别比为1.40:1,男性明显高于女性，尤其是男性肺癌患者，越来越多。灰色系统理论的原理是对系统已知的无规律的原始数据信总，经过累加生成、累减生成、均值生成或级比生成等其它生成方式生成数据，建立的一阶线性微分动态吋间序列模型［3】。灰色模型英文全称GreyModel,本研究选用灰色模型中最基本的模型，即GM(1,1)，是指该模型包含1阶1个变量。它具冇计算简单，预测精度高，对样本含量和概率分布无特殊要求等的优点［4］。本文选用此模型对重庆市肿瘤登记处所登记的2006〜2013年

7、恶性肿瘤发病率进行分析并预测重庆市2014〜2016年的恶性肿瘤发病率，了解人群中恶性肿瘤的患病情况,研究其变化规律和趋势，为卫生管理部门制定干预防控对策提供科学合理的依据。1资料与方法1.1资料来源资料来源于重庆市肿瘤医院病案室和重庆市肿瘤登记处1.2统计方法根据2006〜2013年恶性肿瘤发病率建立GM(1,1)灰色预测模型，然后将预测值与实测值进行比较并进行精度分析，判断模型的拟合效果，若拟合效果符合外推预测要求，则根据所建立的预测模型预测重庆市2014〜2016年的恶性肿瘤发病率。本研究采用MATLAB7.0软件编写程序，对资料

8、进行统计分析。1.3灰色预测模型的建立与计算方法1.3.1累加生成一般情况下，原始数列的规律性比较差且呈离散分布，为了增强其规律性，将个原始数据组成原始数列，按照累加生成的公式进行累加，得到新的规律性较强的