简介：本文利用民和县1958—1992年共35年的春、夏旱资料,分析了干旱与前一年秋季降水、蒸发量、当年3—7月份降水的关系,寻找出与干旱相关比较好、物理意义明确的因子,建立了民和地区干旱气候预测模型。结果表明:此模型对干旱的预测能力较强,尤其是对来年有、无春旱的预测预报能力更为明显。

简介：摘要电力是现代社会发展的重要动力，科学合理地进行电网规划是保障电网安全稳定、高效运行的必然需求。负荷预测是电网规划中的基础工作，是制定电力发展规划的重要依据，其准确性直接影响着电网规划的科学性、合理性、可行性。本文从研究电力负荷预测的背景及意义出发，结合国内外电力负荷预测的研究方法与策略，提炼电力负荷预测关键点，构建组合预测模型，以天津影响数据为基础，预测天津未来最大负荷水平。

简介：摘要传统的混凝土徐变预测模型在进行试验研究时，它所考虑的影响因素在一定程度上存在着差异性和局限性，不同规范之间相互差别较大，且试验证明一些影响系数不适用于再生混凝土试验数据。本文重点研究并构建新的混凝土徐变预测模型，将收集来的再生混凝土徐变的有关的一系列试验数据，通过引入再生混凝土的徐变的修正系数来对传统的混凝土模型进行修正，讨论分析最终结论的合理性与可行性并提出了再生混凝土徐变预测模型。验证结果表明，采用新的徐变预测模型能够提高再生混凝土徐变预测的精确度，从而体现了更好的适用性。

简介：水口电站位于福建省闽江干流中游，坝址以上流域面积52438km^2。是以发电为主，兼有航运、过木等综合利用的大型水利工程。总库容23．4亿m^3，总装机7x20万kW。电站枢纽由大坝、电厂、船闸、升船机等建筑物组成。混凝土重力坝最大坝高101m，坝顶全长783m，坝顶高程74m。

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简介：摘要:瓦斯灾害一直是我国煤矿领域的严重安全隐患，超过限定值的瓦斯浓度极易导致人员伤亡和经济损失。本文提出了一种新的基于Stacking堆叠预测模型。首先构建Stacking堆叠模型，选用LSTM、RNN、MLP作为元模型，为了验证所提出的模型，通过设置对比实验，计算了包括RMSE、MAPE和R2在内的性能指标。结果表明，与单一模型相比，Stacking集成模型具有更高的精度，四个评价指标与单一模型相比有较大的提升，采用该模型预测瓦斯浓度，可以大幅降低煤矿生产过程中发生瓦斯灾害的概率，保障煤矿工人的生命安全和矿区的稳定运营，具有重要的现实意义和应用价值。

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简介：【摘要】目的：分析肺结核患者发生其他病原菌肺部感染的风险预测模型建立和对患者预后的预测价值研究。方法：选择我院2018年1月-2020年12月接受的30例肺结核合并肺部其他病原菌感染患者和30例单纯肺结核患者作为研究对象，采用Logistic回归分析风险因素。建立肺结核合并其他病原菌肺部感染发病风险预测模型，评估该模型对患者预后的预测价值。结果：肺结核合并其他病原菌肺部感染临床特点为：咯血、呼吸困难、中度或者高热、白细胞计数、中性粒细胞、降钙素原、C反应蛋白、红细胞沉降率明显增高（P<0.05）。 BMI＜18.5kg/m 、咯血、抗菌药物使用时间＞2周、合并慢性肺部疾病、血清白蛋白＜40g/L均为肺结核患者发生其他病原菌肺部感染的风险因素（P<0.05）。结论：肺结核患者发生其他病原菌肺部感染时，积极分析影响原因，及早进行治疗，有利于短期内控制感染。

简介：如何构建合理、科学的审计风险模型一直是审计风险理论和实务工作的研究重点,本文对传统审计风险模型的缺陷和现代审计风险模型的优势进行了比较分析,指出现代审计风险模型是对传统的继承和发展。

简介：资本性支出和折旧摊销,是收益法评估企业价值过程中需要预测的重要参数。本文分析了资本性支出、折旧摊销的规律,提出了资本性支出、折旧摊销的预测模型,即资本的经济寿命年限一到期,马上进行更新;折旧摊销一到期,即刻停止计提折旧和摊销,并按新的资本性支出计提折旧和摊销。

简介：最近几十年来，全球过敏性疾病的发生率急剧上升，给家庭与社会带来沉重的负担。过敏已被世界卫生组织列为十一世纪的流行病。

简介：摘要目的筛选脑死亡供者(DBD)肝移植术后早期肝移植物功能不良(PEGF)相关分子标志物，并构建肝移植术后PEGF早期预测模型。方法基于美国基因表达数据库(GEO)GSE23649数据集中16例DBD供肝复灌2 h标本(8例发生PEGF，8例未发生PEGF)转录组数据，采用差异表达分析筛选PEGF相关基因；运用LASSO-Logistics回归筛选最佳建模基因集合构建风险评分模型，使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)与Nomogram图评估模型预测效力及可视化；采用基因集富集分析(GSEA)探索PEGF相关生物学通路。结果本研究筛选出6个与DBD肝移植术后PEGF密切相关的关键基因，包括4个上调基因(HBB、PFDN5、RPS3A、RPS5)和2个下调基因(RPL22、FAM62B)。基于该6基因所构建的风险评分模型对DBD肝移植术后PEGF有良好的预测价值(AUC＝1，P＝0.000 8)。GSEA提示DBD肝移植术后PEGF可能与"血管内皮生长因子"、"自然杀伤细胞介导的细胞毒性"等通路相关(均P<0.05)。结论该模型将有助于DBD肝移植术后早期精准评估PEGF风险，且未来有望联合常温机械灌注用于术前供肝质量评估。

简介：摘要目的探讨影响胃癌根治术后淋巴漏的危险因素，建立发生淋巴漏风险预测评分模型。方法回顾性分析2019年5月1日至2020年5月1日在河北医科大学第四医院外三科行根治性手术治疗487例胃癌患者的临床病理资料，分析影响术后发生淋巴漏的危险因素，建立风险预测评分模型并进行验证。结果本组487例胃癌患者中术后发生淋巴漏32例（6.6%）。多因素Logistic回归分析显示，患者术前存在低蛋白血症（95%CI：1.222~7.357，P=0.016）、病灶位于贲门-胃底（95%CI：1.117~6.788，P=0.028）、肿瘤浸润深度cT分期为T3~T4期（95%CI：1.149~25.676，P=0.033）、手术时间≥4 h（95%CI：1.469~11.480，P=0.007）、术中联合脏器切除（95%CI：1.106~12.886，P=0.034）、术中D2+淋巴结清扫（95%CI：1.969~11.510，P=0.001）及术后贫血（95%CI：1.271~9.392，P=0.015）均是影响胃癌根治术后发生淋巴漏的独立危险因素。根据多因素Logistic回归结果建立风险预测方程：logit（P）=-9.624+1.098×X1+1.013×X2+1.692×X3+1.413×X4+1.328×X5+1.560×X6+1.240×X7，采用Hosmer-Lemeshow检验检测回归方程的拟合优度（P=0.348）。采用ROC曲线评价回归方程的区分度，曲线下面积为0.856（95%CI：0.787~0.926，P<0.001）：评分≥4分患者发生淋巴漏的概率为14.1%，评分<4分患者为2.5%。结论胃癌根治术后发生淋巴漏与多种临床因素密切相关；通过建立胃癌根治术后淋巴漏风险预测评分模型，在围手术期能够有效识别胃癌根治术后发生淋巴漏的高风险患者。

简介：摘要目的探讨肝硬化门静脉血栓形成（portal vein thrombosis，PVT）的独立危险因素，依据独立危险因素尝试建立肝硬化患者并发PVT风险的预测模型并评估其预测能力。方法2019年12月—2021年10月，在武汉大学人民医院住院治疗的295例肝硬化病例，采用随机数字表法分成建模集（n=207）和内部验证集（n=88）；另收集同期宜昌市中心人民医院、武汉市普仁医院、阜阳市第二人民医院、三峡大学人民医院住院治疗的肝硬化病例作为外部验证集（n=92）。建模集按有无PVT分成PVT组（n=56）和非PVT组（n=151），首先采用单因素分析初步筛选PVT的相关指标，再进行多因素Logistic回归分析（向前逐步回归法）筛选出PVT的独立危险因素，最后根据获得的独立危险因素构建列线图预测模型。内部验证集和外部验证集用于模型预测能力验证，使用区分度（ROC曲线分析）评价模型区分肝硬化患者有无PVT的能力，使用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价模型预测风险与实际风险的一致性。结果单因素分析发现，吸烟史、脾切除史、经颈静脉肝内门体分流术（trans-jugular intrahepatic portosystemic shunt，TIPS）治疗史、消化道出血史、静脉曲张内镜治疗史、血红蛋白含量、丙氨酸转氨酶水平、天冬氨酸转氨酶水平、D-二聚体水平在PVT组与非PVT组间差异均有统计学意义（P<0.05）。多因素Logistic回归分析发现，吸烟史（P=0.020，OR=31.21，95%CI：1.71~569.40）、D-二聚体水平（P=0.003，OR=1.12，95%CI：1.04~1.20）、血红蛋白含量（P=0.039，OR=0.99，95%CI：0.97~1.00）、TIPS治疗史（P=0.011，OR=18.04，95%CI：1.92~169.90）、静脉曲张内镜治疗史（P=0.001，OR=3.21，95%CI：1.59~6.50）均是肝硬化患者并发PVT的独立危险因素。ROC曲线分析发现，内部验证集的ROC曲线下面积（AUC）为0.802（95%CI：0.709~0.895）（P<0.001），外部验证集的AUC为0.811（95%CI：0.722~0.900）（P<0.001），两者AUC均大于0.75。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验发现，内部验证集（χ2=3.602，P=0.891）和外部验证集（χ2=11.025，P=0.200）的P值均大于0.05。结论吸烟史、TIPS治疗史、静脉曲张内镜治疗史、D-二聚体水平、血红蛋白含量是肝硬化患者并发PVT的独立危险因素，基于以上因素建立的PVT风险预测列线图模型具有较强的预测能力。

简介：摘要目的分析脑创伤后认知功能障碍发生的独立危险因素，构建脑创伤后认知功能障碍危险因素的预测模型，并验证风险预测模型的有效性，为早期预测脑创伤后认知功能障碍的发生风险提供临床工具。方法第一部分，回顾性收集2021年2—5月于河北省唐山、沧州、承德21所三级、二级医院住院治疗的脑创伤患者(训练集556人)，进行蒙特利尔认知评估，并收集通过文献研究获取的33个影响因素(一般资料、症状体征、实验室及影像学指标)，依据认知障碍与否将患者分为病例组和对照组，单因素、多因素分析筛选独立危险因素。第二部分，运用二分类逻辑回归方程构建认知障碍预测模型，列线图可视化呈现模型。第三部分，收集2021年8—10月前述21所医院住院治疗的脑创伤患者(验证集260人)作为认知障碍预测模型的前瞻性验证人群，病例组对照组分类同前，比较两组危险因素。绘制代表模型区分度的受试者工作特征(receiver operating characteristic curve，ROC)曲线、校准曲线图和模型临床适用度评价模型效能等进行模型内外部验证。结果二分类Logistic回归分析显示，脑创伤后认知功能障碍危险因素为基底节损伤、损伤程度为重度、受伤后失忆经历、受伤后经常头痛、受伤后上肢功能障碍、年龄≥60岁、文化程度为小学及以下。可视化列线图模型显示症状因素中受伤后失忆经历、受伤后经常头痛、上肢功能障碍、损伤程度是本模型中影响创伤性脑损伤认知障碍发生风险的贡献较大的因素。预测模型区分度使用ROC曲线下面积的值(area under curve，AUC)显示内部验证和外部验证，分别为R语言分析的0.868和0.885，SPSS分析的0.868和0.901；模型校准度校准后曲线几乎与参考线相重合，Hosmer-Lemeshow检验P>0.05；模型临床适用度绘制的两条决策曲线(decision curve analysis，DCA)高于两条极端曲线，预测TBI认知障碍患者能从预测模型中获益，在Pt为0.1~0.8范围内，在Pt达到约0.1时直至近似1.0复合评价模型均存在净受益率。结论受伤后失忆经历、受伤后经常头痛、上肢功能障碍、损伤程度等危险因素是创伤性脑损伤认知障碍发生风险贡献较大的预测因子，其预测模型的预测作用良好、预测准确性较高、临床适用度较好，可应用于临床诊断。

简介：摘要目的探讨子痫前期（preeclampsia，PE）初产妇阴道试产失败的影响因素并建立风险预测模型。方法回顾性选取2018年2月至2020年7月在苏州市第九人民医院接受阴道试产的PE初产妇作为建模集，根据阴道试产结局分为成功组和失败组。比较2组孕妇的各项指标，将有统计学意义的指标纳入多因素logistic回归分析，筛选出PE初产妇阴道试产失败的影响因素，基于筛选结果，利用R语言建立风险预测列线图模型。采用受试者工作特征曲线分析和拟合优度偏差性检验评价模型的表现。回顾性选取2020年8月至2021年12月在苏州市第九人民医院接受阴道试产的PE初产妇作为验证集。采用Bootstrap法验证，并制作校准图。结果共纳入312例PE患者作为建模集，其中阴道试产失败89例，成功223例；共纳入146例PE初产妇作为验证集。多因素logistic回归分析结果显示，孕妇年龄大（OR=1.609，95%CI：1.251～2.483）、孕早期体脂肪率高（OR=1.456，95%CI：1.209～2.159）、分娩前1周内脐动脉血流收缩期流速与舒张期流速比值高（OR=1.799，95%CI：1.372～2.794）为PE初产妇阴道试产失败的危险因素；孕妇参加孕妇学校次数多（OR=0.233，95%CI：0.054～0.672）、Bishop评分高（OR=0.395，95%CI：0.258～0.756）为保护因素。基于上述5个因素构建风险预测列线图模型，预测建模集阴道试产失败的受试者工作特征曲线下面积为0.921（95%CI：0.847～0.963），最佳界值为0.213，灵敏度和特异度分别为0.871和0.852；拟合优度偏差性检验示模型预测值与实际值之间的偏差无统计学意义（χ2=7.69，P=0.464）；绘制校准曲线表明预测模型具有良好的一致性。验证集的受试者工作特征曲线下面积为0.903（95%CI：0.835～0.942），灵敏度和特异度分别为0.892和0.796；拟合优度偏差性检验示模型预测值与实际值之间的偏差无统计学意义（χ2=6.82，P=0.512）；绘制验证集的校准曲线表明模型预测概率与实测值存在较好的一致性。结论PE初产妇阴道试产失败与孕妇年龄、孕前体脂肪率、分娩前1周内脐动脉血流收缩期流速与舒张期流速比值、参加孕妇学校培训次数及Bishop评分相关，以此构建的风险预测列线图模型具有较高的预测效能。

简介：摘要目的探讨机器学习算法构建脓毒症心肾综合征患者早期死亡风险预测模型的方法，为临床早期识别高危患者及精准治疗提供依据。方法入选同济大学附属同济医院2015年1月1日至2019年5月31日期间入院的脓毒症心肾综合征患者为研究对象，收集患者确诊时的临床表现、实验室检查及治疗情况等资料。研究终点事件定义为患者确诊后30 d内死亡。运用Python软件构建不同机器学习算法模型，采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估各模型的预测效能。运用构建的最优模型筛选疾病相关风险因素，构建可视化决策树模型和半朴素贝叶斯（sNB）模型。结果340例患者入选本研究，其中114例（33.5%）患者确诊后30 d内死亡。支持向量机（SVM ）、随机森林（RF）、梯度提升树（GBDT） 、极端梯度提升（XGBoost）和轻量梯度提升（LGBM）5种模型的AUC值分别为0.652、0.868、0.870、0.754和0.852，其中GBDT模型预测患者发生终点事件的AUC值最优。依据GBDT模型特征重要度评分筛选出前10项患者预后的影响因素，包括序贯器官衰竭评估（SOFA）总评分、神经系统SOFA评分、血管活性药物应用史、高敏肌钙蛋白（cTNI）、年龄、肌红蛋白（MYO）、循环系统SOFA评分、慢性肾脏病史、心率和基线血肌酐值等参数，建立可视化决策树模型，模型共4层，15个节点，8个终端节点。依据SOFA总评分、MYO变化率、基线血肌酐值和年龄等4项影响因素建立决策树流程，模型预测患者发生终点事件的AUC值为0.690。sNB模型提示总SOFA总评分与神经系统SOFA评分、SOFA总评分与血管活性药物、cTNI与基线血肌酐值间的相互作用影响患者的短期预后。结论基于机器学习建立的脓毒症心肾综合征患者早期死亡风险预测模型结果提示，高SOFA评分仍然是预测脓毒症心肾综合征患者预后不良的首要危险因素。本研究建立的可视化决策树模型和sNB模型可在疾病早期针对高危患者进行临床判断，为脓毒症患者的精准治疗提供预测依据。

简介：摘要目的构建外科术后患者非计划性拔管（UEX）风险预测模型，并验证该模型的预测效果。方法采用便利抽样法，选取2019年1月—2020年4月在南京医科大学附属无锡人民医院行外科手术治疗且术后留置导管的314例患者为研究对象。根据术后是否发生UEX，将其分为UEX组（n=25）和非UEX组（n=289），统计两组患者的性别、年龄、入住ICU、气管插管、身体约束、管道数量、镇痛、镇静、服用安眠药和术后发热情况，采用二项Logistic回归分析术后UEX发生的危险因素，建立风险预测模型，应用受试者工作特征曲线下面积（AUC）检验模型的预测效果。按照同样标准，选取2020年5—12月行外科手术治疗134例患者的临床资料对模型进行验证。结果外科术后患者UEX风险预测模型最终纳入身体约束、气管插管、年龄3个危险因素，分别赋值0~2、0~4、0~5分，3项指标评分相加为总分，总分为0~11分。AUC为0.887（95%CI：0.807~0.967），约登指数最大值为0.591，灵敏度为0.640，特异度为0.951，预测临界值为5.5分。模型验证结果显示，灵敏度为66.7%，特异度为92.6%，正确率为90.3%。结论本研究构建的外科术后患者UEX风险模型预测效果良好，可帮助临床医护人员快速识别外科术后发生UEX高风险患者，为制订针对性的干预措施提供参考依据。