作者：易泓睿
摘 要：為深入貫徹落實全國、全省衛生與健康大會精神，根據《“健康中國2030”規劃綱要》，結合深圳實際，制定該行動計劃。該文主要采用了主成分分析、突變級數評估、層次分析、RBF神經網絡預測和數據包絡分析較好解決了深圳居民健康問題。該文首先對影響居民健康水平因素進行了分析，確定了其相應的指標并構建了包括22個指標在內的三層指標體系;找出深圳居民健康的主要問題并分析潛在的影響因素，為健康促進和健康干預行動提出建議;利用RBF神經網絡對異常數據進行監測并及時推送解決方案;預測社會公共性的、與居民個體的心理健康發展狀況;最后，向深圳相關部門基于以上論述總結，提出建設性意見。
關鍵詞：層次分析 RBF神經網絡預測和數據包絡分析 歸一法
以習近平同志系列重要講話精神和黨中央治國理政新理念新思想新戰略為指引，堅持把人民健康放在優先發展的戰略地位，堅持正確的衛生與健康工作方針，實施重點領域健康行動計劃。
1 問題的提出
搜集相關數據，將影響深圳市健康水平的因素進行定量分析，得出健康水平現狀與發展趨勢，并結合附件進行評估。
對“失配性”現象的機理進行解釋，從4個方面綜合考慮，建立能夠支持健康水平動態測控需求的社會公共衛生與環境評估模型和居民個體評估模型，并給出解決類似“失配性”問題的方案。
2 模型建立與求解
2.1 問題一的解決
2.1.1 主成分分析模型建立
(1)構造兩兩判斷矩陣。
由于問題的復雜性，a1，a2，…，an等因素對于P的重要性直接定量很苦難，所以用兩兩比較的方法確定權重。對于準則P“健康深圳”，元素ai和aj哪一個更重要，重要的程度如何，我們通常按1～9的比例標度對重要性程度賦值。
根據定義，首先，每樣物品對于自身的重要性都是1，然后，在重要性的體現上，由于C>B>A，所以，C對于B是3倍重要，C對于A是5倍重要，B對于A是3倍重要，相反的重要性即其倒數。這樣，我們可以形成一個的3×33×3的矩陣。
(2)判斷矩陣的一致性檢驗。
已知n個元素a1，a2，…，an對于準則P的判斷矩陣為A，a1，a2，…，an對于準則P的相對權重b1，b2，…，bn，b1，b2，…，bn，寫成向量形式即為W=(b1，b2，…，bn)T.W=(b1，b2，…，bn)T。
確定權重向量W=(b1，b2，…，bn)TW=(b1，b2，…，bn)T后，使殘差平方∑1≤i≤j≤n[1gaij-1g(bi/bj)]2∑1≤i≤j≤n[1gaij-1g(bi/bj)]2為最小。為了討論一致性，需要計算矩陣最大特征根λmaxλmax，除常用的特征根方法外，還可使用公式：
λmax=∑i=1n(AW)inbi=1n∑i=1n∑j=1naijbjbiλmax=∑i=1n(AW)inbi=1n∑i=1n∑j=1naijbjbi (1)
得到最大特征根后進行一致性檢驗。在判斷矩陣的構造中，并不要求aij·ajk=aikaij·ajk=aik嚴格成立。
對判斷矩陣的一致性進行檢驗的步驟如下：
①計算一致性指標C.L.。
②查找相應的平均隨機一致性指標R.I.。
③計算性一致性比例C.R.。
當C.R.<0.1時，認為判斷矩陣的一致性是可以接受的;當C.R.≥0.1時，應該對判斷矩陣做適當修正。
通過Matlab編程，求解得RIC(n)=0.073≤0.1RIC(n)=
0.073≤0.1，所以我們認為判斷矩陣的一致性是可以接受的。
(3)利用和法進行權重的計算。
計算步驟如下：
第一步：A的元素按行歸一化。
第二步：將歸一化后的各行相加。
第三步：將相加后的向量除以n，即得權重向量。
隨后對健康量化體系中各指標進行權重賦值，得到該教師教學質量量評價體系各個指標權重值與各個指標層次間的關系。
2.1.2 深圳市居民健康水平綜合評價
(1)無量綱化處理。
我們對數據進行標準差標準化旨在對數據進行無量綱化處理，值為0代表近5年數據的平均值，低于這個水平數值反映為負數，反之同理，這樣我們可以清晰的看出數據在5年之內的相對變化。將Excel表格數據導入MATLAB做出的各二級指標標準化數值的趨勢圖像(見圖1)。
從圖1中能看出影響深圳市居民健康水平大部分二級指標都處于總體上升趨勢，其中下降的指標主要屬于生活因素和環境因素。為了定量分析深圳市居民健康水平的綜合趨勢，引入每年深圳市居民綜合健康水平標準化等效值SnSn來定量反映每年深圳市居民綜合健康水平，仍采用權重分配計算出SnSn，由MATLAB繪制出近5年的趨勢變化圖像，并通過圖像斜率等引入趨勢分析法思想。
(2)趨勢分析法。
修勻平均數(sm—mean)的“前sm—mean’，實際上即為質控物測定值的平均數(T—mean)。若最初質控物的標準差為Ts，則用此平均數規則評價質控狀態時，系由質控物的平均數檢驗修勻平均數的估計值，而以Z-值進行檢驗，公式形如：
Z=N(sm—mean—T—mean)/Ts (2)1 [2]
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