某市基于灰色数列模型GM(1,1)的职业病发病趋势预测  

Study of GM(1,1) model for predicting occupational disease cases in an city

作　　者：谭强 陈松根 顾春晖[2] 谢迎庆 郭垚 梁恒健 刘移民[3] 

机构地区：[1]佛山市职业病防治所职业卫生监测与评价科,广东佛山528000 [2]佛山市疾病预防控制中心,广东佛山528000 [3]广州市职业病防治院,广东广州510620

出　　处：《中国公共卫生管理》2014年第3期455-457,共3页Chinese Journal of Public Health Management

基　　金：国家安全监管总局2013年度安全生产重大事故防治关键技术科技项目;佛山市卫生局医学科技研究计划项目(编号2014158);佛山市科技局医学类科技攻关项目(201308112);佛山市安全监管局2013年安全生产科技项目

摘　　要：目的探讨灰色数列模型GM(1,1)在预测职业病发病趋势的应用,并评价其精度等级。方法用Excel编程实现对某市2013-2015年职业人群将罹患职业病的预测。结果利用某市2006-2012年职业人群罹患职业病的数据建立灰色数列GM(1,1)模型,据此模型预测该市职业人群2013年、2014年和2015年将罹患职业病的病例分别为238、324和442例。后验差C值为0.12、小误差概率P值为1,预测精度等级为很好,符合模型的预测要求。同时显示该市的职业病病例数量上升趋势明显。结论 GM(1,1)模型可应用于职业病发病趋势预测。Objective To explore the application of the gray sequence model GM （1,1） in predicting trends in the occupational diseases and evaluate its degree of predicted precision. Methods Predicting the occupational diseases of an city in 2013-2015 by GM （1,1） with Programming Excel. Results The predictive equation of gray sequence model was, the cumulative pneumoconiosis in 2013, 2014, 2015 were predicted respectively 238,324,442 cases based on the GM（1,1） model, and C value of model is 0.12, P value is 1, all of them meet the requirements of model predictions. It shows the occupational diseases cases are rising significantly. Conclusion GM （1,1） can be applied to the cumulative incidence of pneumoconiosis trend prediction.

关 键 词：职业病 灰色数列模型 预测 

分 类 号：R135[医药卫生—劳动卫生]