导读:本文包含了预测评价模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,评价,鉴别力,成矿,指数,钾盐,神经网络。
预测评价模型论文文献综述
肖金球,周翔,潘杨,冯威,陈多观[1]（2019）在《GA-BP优化TS模糊神经网络水质监测与评价系统预测模型的应用——以太湖为例》一文中研究指出针对水质监测与评价系统在太湖应用过程中水质数据和水质等级评价不准确的问题,建立了一种多隐含层改进型GA-BP神经网络来辨识复杂的水质模型,以均方误差MSE作为个体适应度,并在权值调整过程中加入动量因子来加快收敛速度,获取最优权阈值,提高其拟合程度和泛化能力.根据校准后水质的pH、溶解氧、浊度和氨氮数据,利用TS模糊神经网络建立了适用于当地水质评价的模型.仿真测试结果充分说明改进型GA-BP优化TS模糊神经网络对复杂水质模型的拟合程度更高,水质数据的均方误差、绝对误差更小,绝对误差保持在1.5%以内,水质等级预测精度提高14.28%.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
李彤阳,林卓琛,葛琪,陈雯,张晋昕[2]（2019）在《两种比较模型预测效果的评价指标及其R实现》一文中研究指出目的:介绍净重新分类指数与整体鉴别指数,阐明两个统计指标在医学研究中普遍使用的Logistic回归模型预测效果评价中的意义与实现。方法:给出净重新分类指数与整体鉴别指数的定义式,结合实例说明在R中的计算实现,并与常用的预测效果评价指标:受试者工作特征曲线,曲线下面积,以及灵敏度、特异度等进行对比,阐述其应用方面的特点。结果:在Logistic回归模型应用中,净重新分类指数与整体鉴别指数可以量化出模型筛选中新模型的改进效果,在R软件中可以方便地获得此效果的估计值及假设检验结果。结论:净重新分类指数与整体鉴别指数定量地反映了模型优化前后的差异,具有实际运用价值。运用R软件可完成相关计算。(本文来源于《肿瘤预防与治疗》期刊2019年11期）
刘强,零冠军,张丹,翟文庆[3]（2019）在《妊娠期急性肾损伤预测模型建立和评价的临床研究》一文中研究指出目的:通过数据分析建立妊娠期急性肾损伤预测模型并对模型进行评价和应用实践。方法:选择钦州市妇幼保健院2016～2018年重症监护病房危重症孕产妇581例,分为急性肾损伤组98例和肾功能正常组483例,进行Logistic回归分析后建立模型。结果:2016～2018年我院产科出院产妇15833例,妊娠期急性肾损伤组患者98例,急性肾损伤发生率0.6%。多因素分析示:HELLP综合征[总胆红素(TB)>100 mmol/L](OR 9.176)、妊娠期高血压(>180 mmHg)(OR 7.255)、妊娠急性脂肪肝(OR 16.626)、产后出血(>1500 ml)(OR 9.648)、多器官功能障碍综合征(OR 6.085)为妊娠期急性肾损伤的危险因素。以妊娠期急性肾损伤的危险因素建立Logistic回归预测模型,模型表达式为:Logit(P)=-8.594+2.218×HELLP综合征(TB>100 mmol/L)+1.984妊娠期高血压(>180 mmHg)+2.810×妊娠急性脂肪肝+2.241×产后出血(>1500 ml)+1.808×多器官功能障碍综合征。通过模型拟合妊娠期急性肾损伤危险因素的原始变量得到联合预测因子(vv),临界值为0.659,曲线下面积(AUC)0.759,灵敏度88.0%,特异度60.3%,准确度83.3%。随机抽取1例患者,代入方程后计算得到P=0.685,大于联合预测指标(vv)的临界值0.659,该患者有75.9%概率会发生妊娠期急性肾损伤。结论:妊娠期急性肾损伤预测模型可以用于临床,对降低妊娠期急性肾损伤发病率,改善母婴结局有重要意义。(本文来源于《实用妇产科杂志》期刊2019年11期）
贾玉龙,周洁,陈颖,沈毅[4]（2019）在《临床预测模型的综合评价体系研究》一文中研究指出目的本研究拟从模型的校准度、鉴别力和临床效益叁个方面,采用4个指标说明模型评价的指标体系。方法采用logistic建模策略,通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验计算拟合直线的截距A和斜率B以考察模型的校准度,计算受试者工作特征曲线下面积C评价模型的鉴别力,绘制决策曲线D并比较相同概率阈值下的净收益(net benefit)衡量预测模型的临床效益。以某医院肝癌外科手术患者随访叁年的队列为例,计算并比较两个预测模型(MELD和UKELD)的"ABCD"指标。结果通过计算两模型的"ABCD"指标,从校准度、鉴别力和临床效益叁个方面对模型进行比较,综合评价表明MELD模型较优。结论由"ABCD"构成的临床模型评价体系可以更好地评估预测模型的准确性和严密性,且其评价结果更具有说服力。(本文来源于《中国卫生统计》期刊2019年05期）
赵军,戚晓明,汪艳芳[5]（2019）在《基于PSR模型的土地生态安全评价与预测》一文中研究指出基于PSR框架构建了连云港市土地生态安全评价体系,对连云港市2000-2016年土地生态安全进行评价分析,采用GM(1,1)模型对连云港市2017-2021年的土地生态安全状况进行预测。研究显示,2000-2016年连云港市的土地生态压力指数总体呈下降趋势,状态指数和响应指数呈上升趋势,土地生态安全状态经历了"不安全-较安全"的变化过程,土地生态安全状况逐步好转,预测未来5年连云港市土地生态安全水平将持续上升。(本文来源于《蚌埠学院学报》期刊2019年05期）
商朋强,祁才吉,焦森,熊先孝,关炳庭[6]（2019）在《中国钾盐矿产预测评价模型和资源潜力分析》一文中研究指出为摸清全国钾盐矿资源家底,制定科学合理的经济产业政策,依据全国矿产资源潜力评价数据和成果,系统地开展了中国钾盐矿成矿特征研究和资源潜力评价。研究和评价结果显示,中国钾盐矿已发现的矿产资源以第四纪盐湖型钾盐矿为主,成矿时代以第四纪为主。钾盐矿主要分布在西部大型新生代陆相成盐盆地,在空间上可划分为12个Ⅲ级成矿区带。在典型矿床、区域成矿要素和预测要素研究的基础上,归纳总结了第四纪盐湖型、深藏地下卤水型、碎屑岩型、碳酸盐岩型4类钾盐矿的预测评价模型特征。以成矿系列理论为指导,采用矿床模型综合地质信息预测方法,共圈定钾盐矿最小预测区320个,归并圈定了42个3级预测区,并对各预测区进行了定量预测评价,6000m以浅钾盐矿预测资源量计32.63×10~8t(KCl),其中500m以浅钾盐矿预测资源量计15.10×10~8t。分析结果显示,全国以柴达木盆地及北缘钾盐成矿带和塔里木盆地钾盐矿成矿带预测资源量较大,预测资源量主要为第四纪盐湖型和深藏地下卤水型。潜力预测工作较全面地反映了当前的钾盐矿床地质和勘查信息资料水平,对指导钾盐矿地质找矿工作具有重要意义。(本文来源于《地质通报》期刊2019年10期）
周全通,周志国[7]（2019）在《基于江西某金属矿山的地质灾害评价及综合预测模型分析》一文中研究指出金属矿山的开采对当地生态环境和人们的正常生活带来了影响,也诱发了各类矿山地质灾害的发生率。为了正确的评估矿山的危险性和破坏损失,本文以江西省某开采金属矿山为例,在总结矿山主要地质灾害类型的基础上,从2个方面讲述了常用的地质灾害评价系统,文章做最后以模糊评价模型为例,分析了矿山地质灾害综合预测模型建立的重要性和必要性,本文的研究成果为推动矿山地质灾害综合预测发展提供帮助。(本文来源于《世界有色金属》期刊2019年16期）
杨桂学,李冉华,曾涛,吴卓,徐宝宁[8]（2019）在《肿瘤标志物预测NSCLC患者EGFR突变概率数学模型的建立与评价》一文中研究指出目的:利用血清肿瘤标志物建立预测非小细胞肺癌(NSCLC)患者表皮生长因子受体(EGFR)基因突变概率的数学模型,并评价其临床应用价值。方法:回顾性分析我院经病理学确诊的NSCLC患者107例,对组织标本采用扩增阻滞突变系统实时荧光定量PCR(ARMS-PCR)技术检测EGFR基因突变,采集外周静脉血用化学发光法检测血清肿瘤标志物水平。多因素回归分析筛选出EGFR突变的独立预测因子,建立Logistic回归模型。绘制受试者工作特征曲线(ROC)并计算曲线下面积(AUC),以评价模型准确性和临床价值。结果:107例NSCLC患者中43.9%为EGFR突变型,56.1%为EGFR野生型。Logistic回归分析显示吸烟史、CEA、CA199和CYFRA21-1在EGFR突变型和野生型组间差异有统计学意义,是EGFR突变的独立预测因子。由此建立预测模型:P=e~x/(1+e~x),X=-3.664+(3.246×吸烟史)+(2.441×CEA)+(1.866×CA199)-(1.918×CYFRA21-1),e为自然对数;当截点P为0.478时,模型的敏感度为85.1%,特异性为65.0%。该模型的AUC为0.734(95%CI:0.637～0.830)。结论:非吸烟、CEA和CA199高表达及CYFRA21-1低表达是NSCLC患者EGFR基因突变的独立预测因子。由此建立的数学预测模型准确度较高,可为EGFR基因突变的预测提供有利帮助。(本文来源于《现代肿瘤医学》期刊2019年21期）
陈俊杉,余金甜,张爱琴[9]（2019）在《ICU患者谵妄风险预测模型的系统评价》一文中研究指出目的系统评价ICU患者谵妄风险预测模型。方法计算机检索The Cochrane Library、PubMed、Web of Science、Ovid、VIP、WanFang Data和CNKI数据库,搜集关于ICU患者谵妄风险预测模型的研究,检索时限均为建库至2018年12月。由2名研究者独立筛选文献、提取资料后,采用CHARMS清单有关临床预测模型的方法学质量评价工具对纳入文献进行质量评价,然后对预测模型进行系统评价。结果共纳入9个研究,其中7个为前瞻性研究。6个研究采用内部验证法对预测模型进行了验证,9个模型的受试者工作特征曲线下面积(AUROC)在建模和/或验模人群中均>0.7(0.739～0.926)。纳入预测模型中最为常见的谵妄易感因素和促发因素分别为认知功能储备减少及血尿素水平升高。方法学上,部分研究未采取盲法或未报告是否设盲,一定程度上增加了研究结果的偏倚风险。结论纳入的9个模型均在早期识别和筛查ICU谵妄高危人群方面具有良好效能。ICU医务人员应结合自身实际,审慎地选择已有模型并对其进行验证后运用于临床实践,也可展开大样本前瞻性队列研究以构建本土的ICU患者谵妄风险预测模型。应根据预测的风险分层结果,制定并落实谵妄的分层预防策略,在减少ICU谵妄发生的同时促进医疗资源的合理配置。(本文来源于《中国循证医学杂志》期刊2019年09期）
关亚琦,卢俊香,李海洋,于青林[10]（2019）在《基于综合评价模型的大学生学业成绩测量与预测》一文中研究指出定量地了解学生的日常行为、身心健康和学业成绩之间的关系是迈向个性化教育的重要一步。与先前基于问卷调查的研究相比,笔者收集了某高校理学院800名本科生的校园一卡通和综合素质测评表的数据,选取12个影响因素进行主成分分析,提取了学习勤奋度、饮食规律性和身心健康3个特征并与学业成绩建立非线性回归模型。同时,利用得到的非线性回归模型对学业成绩进行预测。基于这些分析,教育管理者可以在必要时实施针对性的干预以帮助学生提高学业成绩。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年18期）
预测评价模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:介绍净重新分类指数与整体鉴别指数,阐明两个统计指标在医学研究中普遍使用的Logistic回归模型预测效果评价中的意义与实现。方法:给出净重新分类指数与整体鉴别指数的定义式,结合实例说明在R中的计算实现,并与常用的预测效果评价指标:受试者工作特征曲线,曲线下面积,以及灵敏度、特异度等进行对比,阐述其应用方面的特点。结果:在Logistic回归模型应用中,净重新分类指数与整体鉴别指数可以量化出模型筛选中新模型的改进效果,在R软件中可以方便地获得此效果的估计值及假设检验结果。结论:净重新分类指数与整体鉴别指数定量地反映了模型优化前后的差异,具有实际运用价值。运用R软件可完成相关计算。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
预测评价模型论文参考文献
[1].肖金球,周翔,潘杨,冯威,陈多观.GA-BP优化TS模糊神经网络水质监测与评价系统预测模型的应用——以太湖为例[J].西南大学学报(自然科学版).2019
[2].李彤阳,林卓琛,葛琪,陈雯,张晋昕.两种比较模型预测效果的评价指标及其R实现[J].肿瘤预防与治疗.2019
[3].刘强,零冠军,张丹,翟文庆.妊娠期急性肾损伤预测模型建立和评价的临床研究[J].实用妇产科杂志.2019
[4].贾玉龙,周洁,陈颖,沈毅.临床预测模型的综合评价体系研究[J].中国卫生统计.2019
[5].赵军,戚晓明,汪艳芳.基于PSR模型的土地生态安全评价与预测[J].蚌埠学院学报.2019
[6].商朋强,祁才吉,焦森,熊先孝,关炳庭.中国钾盐矿产预测评价模型和资源潜力分析[J].地质通报.2019
[7].周全通,周志国.基于江西某金属矿山的地质灾害评价及综合预测模型分析[J].世界有色金属.2019
[8].杨桂学,李冉华,曾涛,吴卓,徐宝宁.肿瘤标志物预测NSCLC患者EGFR突变概率数学模型的建立与评价[J].现代肿瘤医学.2019
[9].陈俊杉,余金甜,张爱琴.ICU患者谵妄风险预测模型的系统评价[J].中国循证医学杂志.2019
[10].关亚琦,卢俊香,李海洋,于青林.基于综合评价模型的大学生学业成绩测量与预测[J].信息与电脑(理论版).2019
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