内容发布更新时间 : 2024/11/16 18:31:27星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

封一

答卷编号（参赛学校填写）：

答卷编号（竞赛组委会填写）：

论文题目： A 深圳人口与医疗需求分析

组 别： 本科生

参赛队员信息(必填)：

参赛队员1 姓 名 欧阳力 专业班级及学号 04050102-2010040501062 安全工程 04050102-2010040501074 安全工程 04050102-2010040501048 安全工程 联系电话 18809801963 参赛队员2 姚鹏 18809880865 参赛队员3 朱冬雪 18641534616

参赛学校：沈阳航空航天大学

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封二

答卷编号（参赛学校填写）：

答卷编号（竞赛组委会填写）：

评阅情况（学校评阅专家填写）：

学校评阅1.

学校评阅2.

学校评阅3.

评阅情况（联赛评阅专家填写）：

联赛评阅1.

联赛评阅2. 联赛评

2

A题:深圳人口与医疗需求预测

摘 要

本文解决的是深圳市人口预测和医疗床位需求预测问题。现阶段深圳市的医疗资源虽能满足医疗需求，但随着人口结构的变化、老龄化程度加剧和产业结构的调整，现有的医疗资源很难满足日益增长的医疗需求，为了解决此问题我们建立了如下模型对深圳人口与医疗需求进行预测。

首先，我们对常住人口进行了预测，在此过程中我们并没有生硬照搬惯用的相关预测模型笼统预测，而是将流动性小的户籍人口与流动性大的非户籍人口分别用两种不同的预测模型分别预测。考虑到人口阻滞模型不适合对流动性较大的非户籍人口做预测，我们运用阻滞模型预测流动性小的户籍人口（用Matlab7.8求解）,并与灰色预测模型的结果作比较。而对流动性较大的非户籍人口，我们首先采用灰色预测模型发现误差偏大，我们于是又选择了多项式回归的方法对非户籍人口预测。我们用所选模型对1982至2010年的人口数量作了预测，发现预测值与现实值非常吻合。

接着，对非常住人口和人口年龄结构预测，在数据极其匮乏的情况下，我们拓展思路考虑到北京和深圳具有相似的环境，借助北京市有关非常住人口比例的相关数据，建立了深圳市非常住人口数量的灰色预测模型，得到了比较满意的结果。

然后，在预测深圳医疗床位需求时，我们全面考虑了GDP、卫生资源投入情况和人口年龄结构（分0-14岁,15—64岁,65岁以上）与床位数之间的关系，运用多元线性回归通过spss17.0求解得到床位需求的回归曲线，并预测出未来十年的GDP、卫生资源投入和人口年龄结构进而准确的预测出未来十年床位需求。

最后，我们针对不同疾病在不同医疗机构的床位需求，选取了脑血管疾病、分娩和产褥期并发症在综合医院、妇幼保健院和专科疾病防治院的床位需求研究。通过分析深圳市历年该种疾病患病率与人口结构的关系，得出患病率函数，预测未来几年深圳市某种疾病患病率，并且通过预测人口求出患病人数，进而求出该种疾病的总床位需求，再根据各医院的权重计算其床位需求。

关键词：人口阻滞模型 灰色预测模型 多项式回归 SPSS Matlab

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