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      深圳居民健康水平評(píng)估與測(cè)控模型研究

      2020-01-17 04:38:14叢瑞雪
      黑龍江科學(xué) 2020年1期
      關(guān)鍵詞:測(cè)控特征值一致性

      鄂 寧,叢瑞雪

      (哈爾濱金融學(xué)院 應(yīng)用數(shù)學(xué)教研室,哈爾濱 150030)

      1 深圳居民健康水平評(píng)估與測(cè)控的必要性

      隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,疾病的種類開(kāi)始呈現(xiàn)多樣性發(fā)展趨勢(shì),人類正在遭遇“進(jìn)化失配”導(dǎo)致的慢性非傳染性疾病和各種外部環(huán)境污染的雙重攻擊。必須轉(zhuǎn)變 “以治病為中心”的末端應(yīng)對(duì)方式,采取“以健康為中心”的全面測(cè)控,形成“社會(huì)共治”的新型預(yù)防模式。

      2 深圳居民健康水平的發(fā)展趨勢(shì)

      搜集居民人均可支配收入、空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良比例、個(gè)人衛(wèi)生總支出占衛(wèi)生總費(fèi)用的比重、健康水平素養(yǎng)、經(jīng)常參加體育鍛煉人數(shù)、生物和生命健康產(chǎn)業(yè)規(guī)模造成的影響等數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,見(jiàn)表1。

      表1 2011—2018年度影響深圳市居民健康水平的定量分析Tab.1 Quantitative analysis of the impact on the health level of Shenzhen residents from 2011 to 2018

      A.輸入輸出層的設(shè)計(jì)。由每組數(shù)據(jù)的指標(biāo)作為輸入值,輸出為人均預(yù)期壽命,故輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6,輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic diagram of neural network structure

      C.隱層神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)選擇了S型正切函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)的輸出在[-1,1]范圍內(nèi),預(yù)測(cè)模型輸出層神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)選擇S型對(duì)數(shù)函數(shù)。

      D.結(jié)果的輸出。人均壽命的真實(shí)值和擬合值如圖2所示。實(shí)線為真實(shí)值,虛線為擬合值,數(shù)字1~8分別對(duì)應(yīng)2011—2018年。

      圖2 人均壽命的真實(shí)值和擬合值Fig.2 Real value and fitting value of life expectancy

      采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2020年—2030年深圳市人均壽命,如圖3所示。

      圖3 2020年—2030年深圳市人均壽命的變化趨勢(shì)Fig.3 Change trend of life expectancy in Shenzhen from 2020 to 2030

      圖3可看出2020年—2030年的居民健康水平趨勢(shì),并肯定“健康水平行動(dòng)計(jì)劃”的積極意義。

      3 影響居民健康水平的評(píng)價(jià)指數(shù)

      以層次分析法為基礎(chǔ)建立模型,模型結(jié)構(gòu)如圖4。

      圖4 層次分析結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Hierarchical analysis structure

      構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣,采用1-9標(biāo)度法,如表2所示;隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的對(duì)應(yīng)值數(shù)據(jù)如表3所示。

      表2 1-9標(biāo)度法示意圖Tab.2 1-9 schematic diagram of scale method

      模型排序:

      A.準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層。

      OC1C2C3C4C111/221/3C22142/3C31/21/411/6C433/261

      經(jīng)計(jì)算得出,最大特征值為4,CR=CI/RI=0,權(quán)向量W′=[-0.6360,0.4240,0.1060,0.6360]T。

      對(duì)于n≥3的成對(duì)比較矩陣A,將它的一致性指標(biāo)CI與同階的隨機(jī)一致性指標(biāo)RI之比稱為一致性比率CR,CR=CI/RI,CI=CI=(p-n)/(n-1),其中p為最大特征值,n為矩陣階數(shù)。當(dāng)CR<0.1,A的不一致性在容許范圍內(nèi)。因此,通過(guò)一致性檢驗(yàn)。

      B.方案層對(duì)準(zhǔn)則層。

      C1B1B2B3B1125B21/212B31/51/21

      經(jīng)計(jì)算得出,最大特征值為3.0055,CR=CI/RI=0.58/3<0.1。

      通過(guò)一致性檢驗(yàn),權(quán)向量W1=[0.595,0.277,0.129]T

      表3 隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的對(duì)應(yīng)值Tab.3 Corresponding values of random consistency index RI

      經(jīng)計(jì)算得到最大特征值為3.0015,CR=CI/RI=0.58/3<0.1。

      通過(guò)一致性檢驗(yàn),權(quán)向量W2=[0.082,0.236,0.682]T

      C3B1B2B3B1134B21/311B31/411

      經(jīng)計(jì)算得到最大特征值為3.0092,CR=CI/RI=0.58/3<0.1。

      通過(guò)一致性檢驗(yàn),權(quán)向量W3=[0.633,0.193,0.175]T

      C4B1B2B3B1111/4B2111/4B3441

      經(jīng)計(jì)算得到最大特征值為3,CR=CI/RI=0。

      通過(guò)一致性檢驗(yàn),權(quán)向量W4=[0.166,0.166,0.668]T

      準(zhǔn)則層對(duì)方案層的權(quán)矩陣為

      方案層B對(duì)準(zhǔn)則層C的權(quán)矩陣W″×準(zhǔn)則層C對(duì)目標(biāo)層O的權(quán)向量W′,得到組合權(quán)向量W,此向量即為決策向量

      W=W′× W″=[-0.1710,0.0499,0.6505]T

      以上結(jié)果均由matlab得出,觀察決策向量可知,綜合考慮飲食習(xí)慣、生活方式、工作壓力和醫(yī)療保障等方面的影響,“對(duì)癥治療”為最佳方案??梢詫?duì)四種因素的影響值和社會(huì)公共衛(wèi)生環(huán)境進(jìn)行宏觀監(jiān)測(cè),還可以對(duì)個(gè)體建立測(cè)控?cái)?shù)據(jù)采集機(jī)制,利用方案層選取準(zhǔn)則層的權(quán)重方案。在提升深圳居民健康水平的同時(shí),產(chǎn)生關(guān)聯(lián)效應(yīng),通過(guò)改善居民的膳食結(jié)構(gòu),影響餐廚垃圾的產(chǎn)量和成份,從而改善深圳的生態(tài)環(huán)境,達(dá)到治理環(huán)境污染的目的。

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