A=P*S=269.19*10^4*3.15%=8.479*10^4 （26）

3、医疗条件改进及外来就医影响：

通过网络资料查阅[6]及之前数据分析我们得出因医疗条件改进导致患病率没10年将降低5%，而随着社会的发展外来就医人数也将降低6%。因此到2020年小儿肺病的实际病例数为:

A’=A*(1-5%-6%)=7.54*10^4 （27）

4、平均每天的病例数

H=A’/365=206 （28）

5、各类医疗机构所占医治病例人数百分比： 医院类别 例数 所占比例 综合医院 21835 0.669 儿童医院 5573 0.171 妇幼保健医院 5236 0.160

6、2020年各医疗机构平均每天的病例数： 医院类别 所占比例 每天例数 医院类别 平均天数 综合医院 0.669 137.814 综合医院 603 儿童医院 0.171 35.226 儿童医院 6.9 妇幼保健院 0.16 32.96 妇幼保健院 6.31 7、各医疗机构平均住院天数： 8、因医疗条件改善导致的住院周期的降低：

通过网络资料查阅及之前数据分析我们得出因医疗条件改进2020年小儿患病的住院周期将平均降低0.5天，因此各医疗机构的实际住院天数为 医院类别 平均天数 综合医院 5.8 儿童医院 6.4 妇幼保健院 6.03

9、2020年结果

综合医院： M=H*Y=5.8*137.814=800 儿童医院： M1=H1*Y1=6.4*35224=227 妇幼保健院： M2=H2*Y2=6.03*32.96=199 10、实际情况考虑：

考虑到可能存在同时进入的情况因此每类医院的病床数增加2%，因此2020年小儿肺炎的各医疗机构就医的实际床位需求为 医院类别 床位个数 综合医院 816 儿童医院 231 妇幼保健院 203 （2）预测分娩在不同机构类型的医疗床位需求。

根据收集到的女性在不同年龄的生育率如下表：

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15-19岁 20-24岁 25-29岁 30-34岁 35-39岁 40-44岁 45-49岁 3.4 60.14 90.29 36 9.3 1.82 0.48 可以看出，妇女生育率再25-29岁生育率最高，在20-24岁生育率也较高，在其他年龄段的生育率较低。假定深圳市未来十年的男女比例没有太大变化。

由年龄结构，2015年适龄女性与2010年的比为： 15-19岁 20-24岁 25-29岁 30-34岁 35-39岁 40-44岁 45-49岁 2.6990992.5535810.9242800.7387570.8795040.7715010.6205977307 7384 54827 45495 85656 92878 20751 可以看出，未来适龄女性的占总人口的比例比2010年有增加，故相关妇科专科医院和综合医院的妇科床位应该增加相对应的比例，且增加的床位数为2010年妇科专科及综合医院的妇科床位总数的8.12%，计算方法如下

y=x(t)*(z(t)-1)

其中y为增加床位的百分比，x（t）为t年龄段妇女的生育率,z(t)为t年龄段2015年适龄女性与2010年的比例。

同理可以的2020年适龄妇女与2015年的比例为： 15-19岁 20-24岁 25-29岁 30-34岁 35-39岁 40-44岁 45-49岁 1.0854950.3704930.3916061.0819221.3536241.1370031.2961732565 90529 81053 5849 242 3861 0395 则相应的，2020年相关妇科专科医院和综合医院的妇科床位应该相应减少，减少的床位数为2015年妇科专科及综合医院的妇科床位总数的8.59%。 (3)预测脑血管在不同机构类型的医疗床位需求：

1528例脑血管发病年龄的分布 年龄 <30 30-39 40-49 50-59 60-69 >70 脑血管发病数 21 86 349 357 567 148 比例 1.4 5.6 22.8 23.4 37.1 9.7 由上表，可以看出，脑血管疾病的高发年龄段为40-69岁期间，对比2015年该年龄段人口占总人口的比例与2010该年龄段人口占总人口的比例得到如下比值表：

年30-39 40-49 50-59 60-69 龄 比1.252299401.416630871.766535611.64202458例 06 64 06 33

由深圳市卫生和计划生育网站可以得到脑血管的发病率0.005981。则同分娩情况计算方法相同，计算出脑血管相关专科医院与综合医院的脑学管科室应该相对2010年的该种病病床位数增加52.67%。

同样，得2020年该年龄段的人口占总人口的比例与2015该年龄段人口占总人口的比例得到如下表格：

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年龄 比例

30-39 1.1973108219 40-49 1.2061980838 50-59 1.7727152666 60-69 1.4311993469 则，可以计算出，2020年脑血管相关专科医院与综合医院的脑学管科室应该相对2010年该病病床数增加39.88%。

总结一下其他相关病种，结合年龄结构比例表： 0-4岁 5-9岁 10-14岁 15-19岁 20-24岁 2015年各年龄结构比例 0.045 0.039 0.030 0.028 0.075 2020年各年龄结构比例 0.039 0.043 0.039 0.030 0.028 2010年各年龄结构比例 0.041 0.030 0.028 0.075 0.190 2015年/2010年 1.100 1.295 1.085 0.370 0.392 2020年/2015年 0.860 1.100 1.295 1.085 0.370 25-29岁 30-34岁 35-39岁 40-44岁 45-49岁 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：matlab、 Excel等。进一步提高模型求解的准确度。

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3、应用了几乎所有数据更能体现出数据的可靠性和真实性，而且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。

5. 应用最小二乘法拟合数据实可以根据需要进行多幂次数的拟合 ，2次的精确率高达93%， 所以我们的数据误差较小准确性较高

缺点：

1. 我们计算得出的预测数据是在较多的假设的基础之上得出的，从客观上讲 ，较为理想化，有很多客观或主观因素不能全面的考虑进去，只能得到在一定程度上更接近正确的合理性数据. 而且某些年份所提供的医疗机构数量较少在拟合时只能用一次曲线来表达，所以在数据不充足的情况下，该部分问题的误差略微的增大可能会导致 结果的不准确

2. 在第一个问题的解决中我们没有考虑户籍人口和非户籍 人口的关系 ，直接使用了常住人口来拟合数据

3.影响人口变动有很多因素，例如迁移、迁出等，不可能把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。

4.数据纵观时间比较短，对于人口预测会造成误差。 5.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。

本论文由于时间仓促（实我们能力有限），仍有很多问题没有解决。当时怀着好奇的心里选择了数学建模，但是由 于我们的数学理论知识不够丰富，基本的数学软件应用还不够熟练，对于问题 的分析也缺乏经验，我们在学习过程中遇到了较大的阻碍。尤其似乎在本片论文的完成过程中，由于问题分析不够透彻，数学工具的匮乏，不能利用软件进 行合理准确的数据分析等原因，本篇论文存在诸多需要改进之处。但我们保证篇论文的真实性，除查阅有关书籍和统计数据外，绝对没有抄袭或者沿用他人的论文，为我们三人同心协力之作。 在数模学习中，我们了解到了基本的模型建立方法和论文书写格式，学会了通过数学原理或数学式来解决实际问题的方法，对数学建模从一开始的一 无所知到现在的基本涉猎，我们都是慢慢学习积累下来的。但从目前的状况来 看，我们的学习还有一段漫长的过程，我们还缺乏拿出优秀数模论文的能力， 不管是问题分析还是建立模型，我们依旧缺乏一定的经验和理论知识，还需要大量的时间来学习和锻炼。在学习数学建模的过程中，我们不仅学到了建模的相关知识，同时也了解 了其他方面的技术和知识，比如办公软件的使用，数学软件 Matlab的 应用，文件的格式转化等等，这些都是我们在数学建模的过程中自主学习得到的。总之，我们通过数模的学

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