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基于ARIMA的人口与医疗需求预测模型模型体验

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基于ARIMA的人口与医疗需求预测模型

一、模型应用

深圳是我国经济发展最快的城市之一,30多年来,卫生事业取得了长足发展,形成了市、区及社区医疗服务系统,较好地解决了现有人口的就医问题。

从结构来看,深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口,且年轻人口占绝对优势。深圳流动人口主要是从事第二、三产业的企业一线工人和商业服务业人员。年轻人身体强壮,发病较少,因此深圳目前人均医疗设施虽然低于全国类似城市平均水平,但仍能满足现有人口的就医需求。然而,随着时间推移和政策的调整,深圳老年人口比例会逐渐增加,产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。这些都可能导致深圳市未来的医疗需求与现在有较大的差异。

未来的医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素相关,合理预测能使医疗设施建设正确匹配未来人口健康保障需求,是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。然而,现有人口社会发展模型在面对深圳情况时,却难以满足人口和医疗预测的要求。为了解决此问题,本案例根据深圳人口发展变化态势以及全社会医疗卫生需求情况收集数据、建立针对深圳具体情况的数学模型,预测深圳未来的人口增长和医疗需求。

二、实现流程

以上应用其主要流程为:

  1. 通过网络收集所需数据;

  2. 对数据进行探索性分析;

  3. 分析深圳市人口及年龄结构变化规律;

  4. 选择ARIMA模型对深圳市未来的人口变化进行预测。

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本案例运用ARIMA模型和引入迁移信息的改进Leslie模型,从深圳市历史人口及年龄结构信息中推测出2015年深圳市人口发展变化情况。

三、核心技术

  • 数据探索分析

  • ARIMA模型

  • 单位根检验

  • Leslie矩阵

四、你可以将本模型用于

  • 教与学:可落地操作、学生参与度高、交互性强;

  • 科研:将ARIMA模型与具体行业应用结合,为科学研究提供素材;

  • 生产:将模型改进后直接用于实际生产环境:人口预测。

五、运行环境

windows/linux/mac OS,64位操作系统,内存:4GB,R3.5.1

六、资源展示


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