2012东三省数学建模论文论文

2015年各年龄结构比例 0.190 0.176 0.130 0.114 0.088

2020年各年龄结构比例 0.075 0.190 0.176 0.130 0.114

2010年各年龄结构比例 0.176 0.130 0.114 0.088 0.054

2015年/2010年 1.082 1.354 1.137 1.296 1.611

2020年/2015年 0.392 1.082 1.354 1.137 1.296

50-54岁 55-59岁 60-64岁 65-69岁 70-74岁

2015年各年龄结构比例 0.054 0.025 0.019 0.011 0.006

2020年各年龄结构比例 0.087 0.053 0.025 0.018 0.011

2010年各年龄结构比例 0.025 0.019 0.012 0.007 0.005

2015年/2010年 2.118 1.303 1.648 1.632 1.244

2020年/2015年 1.611 2.118 1.303 1.648 1.632

75-80岁 80-84岁 >84岁

2015年各年龄结构比例 0.005 0.003 0.001

2020年各年龄结构比例 0.006 0.004 0.002

2010年各年龄结构比例 0.003 0.001 0.001

2015年/2010年 1.470 1.756 1.006

2020年/2015年 1.244 1.470 1.756

再依据不同病种每个年龄段的发病率进行计算，就可以得出该病种相对应的床位数的增加与

减少的百分比。即可得出不同医疗机构就医的床位需求。

五、模型优缺点

优点：

1、具有良好的创造性，在对传统模型的理解的基础，利用加权法对模型进行组合预测，提

高了预测准确度。

2、本模型采用多种专业统计软件对模型进行求解，如：SAS,SPSS,Excel等。进一步提高模

型求解的准确度。

3、本模型中采用的数据来源广泛。数据较权威，较全面。

4、本模型在短期预测内预测结果准确。

缺点：

1、影响人口变动有很多因素，不可能见这些因素都考虑到模型中，所以模型从某种程度上

来说是不全面的。

2、数据纵观时间比较短，对于人口预测会造成误差。

3、模型只适合做短期预测，在长期预测中不适用。

六、全文总结

人口预测是一个极其复杂的过程，当中考虑的因素极为复杂，有人口迁移，经济变化，

自然灾害等等。深圳是一个告诉发展的城市，经济体制，产业体制，政府政策等等都会影响

人口预测，对此造成极大的影响。本文人口预测是建立在深圳的产业结构，政府政策等等不

发生太大变化，允许存在小范围的变动，运用一元线性及时间序列建模，模拟估计。并以此

为依据对医疗需求进行了相关的预测。由于作者能力有限，知识水平有限，故模型可能存在

问题，希望各位给予指出，进行指导，本人定会对模型进行完善修改。