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深圳杯数学建模A题答案

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tR+++=,以此预测出未来十年的各区和全市医疗床位需求。二、问题二的分析(一)模型建立运用matlab最小二乘法散点拟合,得出患高血压,脑出血,癌症的未来发展趋势函数,表13:2005年患病人数表表14:2010年患病人数表六、模型的评价优点:本文在预测问题一中深圳未来十年年末常住人口时,通过matlab的一元线性回归对已知数据进行多次拟合,由此得出了未来十年年末常住人口的函数模型,通过多次的拟合,得到了较高的拟合度。在预测人口结构时,使用了Leslie矩阵,该模型最大的优点就是即使已知的数据很少,也可以通过建立模型对未来的数据进行预测。通过对深圳常住人口数的预测和人口结构的预测,加上题目提供的各区的人口数据,我们运用matlab最小二乘法拟合散点得出2000到2010年各区床位需求大致走向是呈正向发展趋势,而且在应用最小二乘法拟合数据实可以根据需要进行多次数的拟合,5次的精确率高达95%,所以我们的数据误差较小准确性较高。我们应用了几乎所有数据更能体现出数据的可靠性和真实性,更加准确地预测出未来全市和各区医疗床位需求。问题二则是根据深圳市人口的年龄结构和患病情况,及所收集的数据,计算预测出高血压、癌症和脑出血在不同类型医疗机构就医的床位需求,具体如下:3种病症的患者人数在未来一段时间内大致接近一次函数发展趋势,并且得出各医疗机构床位需求函数:=同一等级医院的数量各级医院床位需求某种病的患病人数可治疗这种病的医院总个数

深圳杯数学建模A题答案

tR+++=,以此预测出未来十年的各区和全市医疗床位需求。二、问题二的分析(一)模型建立运用matlab最小二乘法散点拟合,得出患高血压,脑出血,癌症的未来发展趋势函数,表13:2005年患病人数表表14:2010年患病人数表六、模型的评价优点:本文在预测问题一中深圳未来十年年末常住人口时,通过matlab的一元线性回归对已知数据进行多次拟合,由此得出了未来十年年末常住人口的函数模型,通过多
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