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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 (2) 用LESLIE矩阵，预测人口结构的变化 建模方法 (1)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 年份2011201220132014201520172020 户籍人口（万人）267.67286.57309.21335.65365.94434.74541.35 非户籍人口（万人 ）876.55914.02942.49997.411033.661052.141052.42 常住人口（万人）1144.221200.591251.701333.061399.601486.881593.77 住院人次（万人）96.00102.06107.75115.88122.89132.89145.37 深圳市病床需求量 （张）25091258592648927667285192920229588 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 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； 2011-2020年深圳非户籍转化为户籍人口的数量预测 预测年度20112012201320142015 转化人口（万人 ） 15.519.022.526.029.5 预测年度20162017201820192020 转化人口（万人 ） 29.529.529.529.529.5 模型结果将预测得到的转化量，拟合得到的死亡率代入 表3 20112020年的户籍人口数量预测 预测年度 20112012201320142015 人口（万人）267.67286.57309.21335.65365.94 预测年度20162017201820192020 人口（万人）400.12434.74469.82505.36541.35 .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 1.二、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，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 20112020年的非户籍人口数量预测 预测年度 20112012201320142015 人口（万人）876.55914.02942.49997.411033.66 预测年度20162017201820192020 人口（万人）1038.41052.141071.761068.121052.42 . 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 被调查流动人口的年龄和性别构成 年龄男女合计深圳市 (岁)人数 构成比（ %） 人数 构成比（ %） 人数 构成比（ %） （%） 1525440.4534653.9860047.2843.4 2526041.423035.8849038.6136.84 359214.65619.5215312.0612.26 45223.540.62262.057.5 合计6281006411001269100100 2011-2020年深圳市人口年龄结构(万人) 年份常住人口男女0-4岁5-9岁10-14岁15-19岁20-24岁 20111144.22619.94524.2834.9033.3929.1376.95218.85 20121200.59650.48550.1127.4735.6229.6262.69219.95 20131251.70678.17573.5320.2237.8130.1152.50208.70 20141333.07722.25610.8113.1239.9530.6045.40205.20 20151399.60758.30641.306.2342.0431.0834.38191.39 20161438.52779.39659.136.7334.5433.3532.47173.01 20171486.88805.59681.297.1127.2435.5833.79152.52 20181541.54835.20706.337.4320.0737.7634.82140.89 20191573.47852.51720.977.7313.0339.9033.34120.51 20201593.78863.51730.277.936.1441.9932.8294.66 年份25-29岁30-34岁35-39岁40-44岁45-49岁50-54岁55-59岁60-64岁 2011219.80156.29127.9796.4563.2432.3321.2513.52 2012246.09173.20136.21101.8670.1538.2822.4815.08 2013269.52194.34144.39108.8977.0644.2323.7116.64 2014303.06221.61154.82116.7783.9650.1724.9418.19 2015333.98249.97165.30125.4190.8656.1026.1719.74 2016329.44272.54180.94133.1096.2562.9932.1020.96 2017327.43299.16197.36141.77101.6569.8838.0122.17 2018317.59324.58218.97150.43108.6776.7643.9223.39 2019295.83347.83242.00159.50116.5283.6349.8124.60 2020264.89370.39266.53169.11125.1490.5055.6925.81 年份65-69岁70-74岁75-79岁80-84岁85岁以上 20118.045.663.551.771.11 20128.945.943.892.011.09 20139.856.214.222.231.07 201410.746.484.552.441.06 201511.636.764.872.641.06 201613.177.635.122.941.25 201714.698.505.373.231.42 201816.209.355.623.501.57 201917.7110.205.863.761.71 202019.2011.036.104.011.83 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、区医疗床位预测 住院人次为 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2011 2020年的病床需求量 将需求量按各区的人口比例分配 20112020年深圳病床年周转次数及需求量预测 预测年度 20112012201320142015 年周转次数 (次 )42.944.245.647.048.3 病床数（张）2509125859264892766728519 预测年度20162017201820192020 年周转次数 (次 )49.751.052.453.755.1 病床数（张）2878129202296742973329588 深圳市各区医疗床位需求量预测 预测 年度 罗湖区 1 (0.089) 福田区 2 (0.127) 南山区 3 (0.105 ） 宝安区 4 (0.388 ） 龙岗区 5 (0.194 ） 盐田区 6 (0.020 ） 光明新 区 7 (0.046 ） 坪山新 区 8 (0.030 ） 深圳市 0 (1.000 ） 2011 2233 3186 2635 9735 4868 502 1154 753 25091 2012 2301 3284 2715 10033 5017 517 1190 776 25859 2013 2358 3364 2781 10278 5139 530 1219 795 26489 2014 2462 3514 2905 10735 5367 553 1273 830 27667 2015 2538 3622 2994 11065 5533 570 1312 856 28519 2016 2562 3655 3022 11167 5584 576 1324 863 28781 2017 2599 3709 3066 11330 5665 584 1343 876 29202 2018 2641 3769 3116 11514 5757 593 1365 890 29674 2019 2646 3776 3122 11537 5768 595 1368 892 29733 2020 2633 3758 3107 11480 5740 592 1361 888 29588 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 市级区级 11天14天 肿瘤 深圳市及各区2012年肿瘤与肺癌的病床需求预测（张） 疾病深圳市 罗湖区 福田区 南山区 宝安区 龙岗区 盐田区 光明新 区 坪山新 区 恶性肿 瘤 37643615018693102214 肺癌 1104142203168620310327348 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 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： 深圳人民医院2011年床位分配 疾病种类疾病比例平均住院天数/天病床分配比例 病床数/张 1.某些传染病和寄生虫 病 0.0329.43.191190.02732 2.肿瘤0.03711.32.651360.03844 3.血液及造血器官疾病 和某些涉及免疫机制的 疾患 0.0075.65.36280.0044 4.内分泌、营养和代谢 疾病 0.0219.03.33770.01720 5.精神和行为障碍0.00823.11.3300.01720 6.神经系统疾病0.0159.83.06540.01315 7.眼和附器疾病0.0154.96.12550.0078 8.耳和乳突疾病0.0048.63.49150.0034 9.脑血管0.07110.12.972650.06576 10.呼吸系统疾病0.1446.53.065360.128150 11.消化系统疾病0.0867.46.123200