1、关于深圳人口结构和医疗需求的预测,2012年深圳杯数学建模大赛A题,队员: 刘翔 韩福波 王英泽,指导老师: 刘保东,山东大学,组员介绍,刘翔 土建与水利学院 论文写作、建模 韩福波 计算机科学与技术学院 编程、图表制作 王英泽 控制科学与工程学院 资料检索,目录,1.1 建模的背景与目的,研究背景深圳快速发展,人口结构复杂,医疗系统急 需完善 研究对象深圳人口总数、结构;医疗床位需求 研究目的 分析人口变化特征,预测未来十年人口数量和结构 预测未来市、区医疗床位需求 预测肿瘤、肺癌等疾病在不同类型机构中床位需求,人口特点 1. 非户籍人口远超过户籍人口 2. 非户籍人口中流动人口数量大 多从事第二、三产业 数量与产业结构变化相关 3. 户籍政策影响 非户籍转化为户籍人口的数量逐年增加 4.年轻人口比例大 老龄化不明显 非户籍老人随迁现象,人口概念辨析常住人口=户籍人口+非户籍人口 户籍人口持有深圳市户籍 非户籍人口没有持深圳市户籍 (1) 居住时间超过6个月的流动人口 (2) 原地未持有户籍证的人口,1.2 问题分析,1. 户籍人口 数据分析已知历年的户籍人口数、出生率、死亡率 绘出
2、户籍人口变化曲线,不满足阻滞增长模型; 增量远高于自然增长率计算得到结果; 建模启示 考虑非户籍转化为户籍人口,1.2.1人口总数与结构预测,建模方法 (1) 转化量预测:第t 年的户籍人口增量减去该年只考虑自然增长的人口,可以得到历年的转化量 (2) 户籍人口总数预测:根据户籍政策估计转化量 结合拟合得到的出生率与死亡率,预测户籍人口数量,19792010年深圳市户籍人口数变化,19792010年深圳市非户籍人口数变化,2.非户籍人口预测 数据分析绘出非户籍人口变化曲线不满足阻滞增长模型;深圳的经济增长对非户籍人口有吸引力 建模启示 (1) 建立深圳二、三产业生产总值增长模型 (2) 非户籍人口与二、三产业总值关系模型,建模方法 (1) 用自回归综合移动平均模型(ARIMA)预测二、三产业总值 (2) 在经济学Cobb-Dauglas生产函数的基础上建立非户籍人口数量与二、三产业产值增长率的关系模型 (3) 考虑非户籍转化为户籍的人口;用递推方式预测未来十年非户籍人口,3.常住人口预测 建模目的(1) 常住人口总数 (2) 人口年龄结构 建模启示(1) 常住人口=户籍人口+非户籍人口
3、 (2) 用LESLIE矩阵,预测人口结构的变化,建模方法 建立生育模式模型,符合概率论中的分布;求得各年龄段生育率 (2) 用最小二乘法拟合求得各年龄段死亡率 (3)引入LESLIE矩阵,各段的人口构成了一个向量。这些向量 在LESLIE矩阵的传递下,得到人口年龄结构的变化情况 (4) 将流动人口按比例分配至各年龄段, 得到修正人口年龄结构,4. 医疗床位预测 建模目的反映深圳医疗床位需求,建立三个子模型 对市、区医疗床位的需求预测; 对某种疾病的病床需求预测; 对某家市级或区级医疗机构,针对不同疾病进行床位分配 数据分析已知人口年龄结构,各年龄段住院率 建模方法 (1)子模型 与都是在病床需求公式上建立: (2)子模型是综合评价模型,建立病床利用率、 月周转次数两项指标;线性规划求解,病床数,病人数,利用率,:年周转次数,1.3 结果概览,第二部分,2.1 人口数量和结构预测,山东大学,.户籍人口 模型假设(1)假设后十年,非户籍转化为户籍人口的政策不变 (2)户籍人口的出生率变化很小,假定其不变 模型建立 1.转化量 设第 t年户籍人口总数为 ,由非户籍转化为户籍的数量为 户籍人
4、口死亡率为 ,出生率为,自然状态下t+1年人口,目的计算20012010年 ,寻找规律,的规律:20012005年明显线性增长 20062010年(除2009年)近乎不变 结论 由政策调控,“十五”,“十一五”,预测根据深圳市人口发展“十二五”规划,得到户籍人口机械增长计划;假设“十三五”期间政策与“十一五”相似”,机械增长量不变。,转化量拟合图,2.户籍人口总数 数据处理20012010年出生率 变化不大,取均值 死亡率函数指数递减,用最小二乘法拟合得到,预测本文将机械增长计划作为转化量 的预测值,得到20112020转化量预测值;,模型结果将预测得到的转化量,拟合得到的死亡率代入,.非户籍人口预测 模型假设 (1)假设户籍人口主要从事第三产业,极少从事第二产业(建筑业与工业) (2)假设二、三产业总值的增长与劳动力增长有关,技术进步和资本增长因素的综合影响不随时间变化 二、三产业总值增长模型 建模启示生产总值是受许多因素共同作用,受基本因素和偶然因素的影响,其表现为上下波动,是一组非平稳的时间序列;本文采用自回归综合移动平均模型(ARIMA)求解,模型机理考虑序列 ,若其能通过d次
5、差分后变为平稳序列, 则 为平稳序列, 于是可建立ARMA(p,q)模型: 经d 阶差分后的ARMA 模型称为ARIMA(p,d,q) 模型。其中 p为自回归模型的阶数,q为移动平均的阶数, 为一个白噪声过程 模型建立应用统计软件SPSS20.0 作时间序列分析 第二产业ARIMA(1,1,1): 第三产业ARIMA(3,1,1):,参数检验 R2检验;t统计量显著性检验;残差的自相关、偏自相关分析 预测用SPSS对20112020年的产值预测,2.非户籍人口预测 产值与劳动力关系 设非户籍人口为 ;设 , , 分别表示深圳在t时刻 的产值、资金和劳动力 对于固定时刻,由Cobb-Dauglas生产函数,为产出的劳动弹性, 为产出的资本弹性,两边同时求导,同除以Q,将上式变形化简得:,由假设,技术进步与资本增长综合影响为常量,非户籍劳动力与产业结构关系 设第t 年劳动力占人口总数的比值为 ; 非户籍人口中从事二、三产业的数量占劳动力总数的比值为 和 ,对应的人均产值为 与 ; 设第t年二、三产业总值的贡献率(各产业总值增量与GDP增量之比)为 和,数据条件19912010年 变化不大,
6、取均值1.012 通过深圳统计年鉴2011查得各产业贡献率 结果求得各年的,非户籍人口与产业总值 模型准备户籍人口主要从事第三产业;非户籍人口主要从事第二、三产业 设 第二产业总值; 第三产业总值; 产值增长率 建立模型,离散化,第二产业劳动力:,假设相邻两年从业人员比例相近,从业人员比例: 从事第二产业的非户籍人口比例:,参数确定用线性回归确定参数 ,并对模型检验 模型应用 数据准备:据深圳市国民经济和社会发展十二五规划纲要 2010年的 为60%, 为40%; 以4%逐年减少, 以4%逐年增加,第三产业,分母为第三产业劳动力,包括户籍和非户籍部分 分子为第三产业劳动力增量,据年鉴资料,通过数据处理,可得到增长率 ;人口增量 在前面模型中,已求出,反映了产业结构的变化!,求得未来十年从业人口的 比例,以2010年的 为基数,增长率 ,参数 已经求得 用递推的方式预测20112020年非户籍人口,将前式变形,第t+1年非户籍人口总数:,户籍政策转化量,. 常住人口模型 1. 常住人口总数 设常住人口为 ;户籍人口为 ;非户籍人口为、 2.常住人口年龄结构 用 表示第t 年 i岁的常住人
7、口的总数; 用 表示第t 年 i岁女性生育率,育龄区间为 简化假设女性比与时间无关,用 表示 i岁人口的女性比 生育模式据人口理论 为总和生育率,假设每个女性只生一胎, 为各年龄段生育加权因子,称为生育模式;符合分布,a=6 b=2,生育模式分布图,各年龄段死亡率,死亡率用 表示第i岁死亡率; 表示第i岁出生率 死亡率分段函数描述; 在儿童段使用Weibull模型,在青壮年和老年使用Kannisto模型,用最小二乘法拟合,求出死亡率函数的各参数,不考虑迁移的年龄结构 将5岁为跨度的各年龄段数据插值,得到1岁为跨度的 存活率,第t 年婴儿存活数,:女性比 :生育加权因子,代入人口分布向量,将LESLIE矩阵拆分,不考虑人口迁入时, 各年龄组人口分布向量为,令,考虑迁移人口的年龄结构,迁移的流动人口,务工的年轻人口,随迁老人,考虑迁移人口的年龄结构,2.2 医疗床位需求预测,山东大学,1.概述 模型分为三部分: 对市、区医疗床位的需求预测 对某种疾病的总病床需求预测 针对某家市级或区级的医疗机构,按不同疾病进行床位分配 上述模型都假设医护人员充足,不计医护人员多少对床位的影响,2. 对市、
8、区医疗床位预测 住院人次为,病床需求公式!,病床需求公式 设病床的年利用率为 ,年周转次数为M。 根据医疗机构设置规划指导原则 病床需求公式,人口年龄结构:,年周转次数没有现成数据,用往年数据推断 公式变形为,深圳卫生统计年鉴:住院人次,病床数,病床利用率已知 求得20012010年的 用最小二乘法拟合得到函数,模型应用假设病床利用率,住院率不变,可以得到20112020年的病床需求量 将需求量按各区的人口比例分配,2.对某种疾病的总病床需求预测 预测不同疾病在市、区中医疗床位的总量。 以肿瘤与肺癌为例,其他种类的疾病按照此法进行预测 假设肿瘤和肺癌的住院率等于患病率,对于某种疾病周转次数 为平均住院天数,该种疾病需要的病床数,该种疾病各年龄段住院率,肿瘤,某家医院的月住院人次 对于一家具体的医院,总病床数和服务范围是固定的 设某医院第t 年月均住院人次为 ;该医院的病床总数为 第 t年所在地区的住院人次为 ;所在地区的病床总数,该医院的服务范围、级别(市级或区级) 评价指标 住院人次,3.某家医院的病床分配,评价指标 (1)病床利用率,平均住院天数 病床开放天数,(2)病床月周转次数
9、 设第j 类疾病的月均住院人次为 ,各种疾病的发病率为 某家医院的病床总数为 , 为第 j类病床的分配比例。 将病床需求公式变形得,用 来表示第j 类疾病最大月周转次数 等价为医院里只有一张病床仅收治一类患者的情形 当医疗条件不改变时, 为一定值 建立评价病床月周转次数的指标为= 由卫生年鉴,已知数据,第 j类疾病的病床月周转次数为,病床方案选择 用Y表示对病床安排模型的综合评价值 通过综合加权得到 为病床的使用率,据年鉴都在90%左右,权重 为一小量 故Y=,病床分配比例线性规划求最优解:,深圳人民医院:,3.1 模型评价与改进,模型评价 1.人口预测模型 考虑因素的多少及数据的模糊程度,选择不同的预测方式 户籍人口预测结合户籍政策 在CobbDauglas公式基础上建立了非户籍人口与产业总值的数学模型 总人口年龄结构的预测中,运用了L矩阵。考虑流动人口对年龄结构的影响;每次递推前都将年龄结构修正,提高预测的精度 模型应用预测深圳、上海等人口流动量较大的城市的人口数量、结构 进行人口老龄化分析,2.床位的需求模型 充分挖掘年鉴上的数据,建立了通用的病床需求公式 在公式基础上,建立了三个子模型,可以准确描述市级和区级医院病床需求 运用了建立指标和线形规划的方法对某家医院床位分配 模型应用应用范围广,应用至不同医疗机构中 求得对应的病床分配方案,模型改进 (1) 忽略性别比例随时间变化对模型的影响 (2)简化技术进步和资本增长因素对非户籍劳动力的影响 细化资本增长因素,模型会更加精确,即 但无法查得每年对各产业的准确投资额,故采用简化假设 (
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