本文是一篇关于利用灰色模型和神经网络进行深圳市医疗需求预测的研究论文。研究的主要目标是对深圳市未来的人口结构、人口数量以及医疗床位需求进行预测，以适应城市不断变化的人口健康需求。研究团队采用了灰色GM(1,1)模型和多项式拟合模型，同时结合神经网络算法，对数据进行建模和预测。
研究者对深圳市的人口结构，特别是年龄组成和性别比例进行了深入分析。他们使用灰色GM(1,1)模型来预测人口结构的变化，这是一种基于历史数据的预测方法，能够捕捉数据中的非线性和不确定性。同时，通过高斯函数预测人口的出生率、死亡率和自然增长率，以更准确地理解人口发展趋势。
对于人口总数的预测，研究者同样运用了灰色GM(1,1)模型，该模型的误差范围相对较小，显示了模型的高精度。此外，他们还建立了多项式拟合模型，尽管其误差范围较大，但在某些情况下也能提供参考。
在医疗床位需求预测方面，研究者在灰色模型的基础上构建了等维灰数递补动态预测模型，并应用神经网络算法进行优化。他们选择了急性阑尾炎、小儿肺炎和子宫平滑肌瘤这三种疾病的床位需求作为预测对象，分别在综合医院、儿童医院和中医院进行预测。预测结果显示，这三种疾病的床位需求在未来十年内将呈现上升趋势。
论文还探讨了模型的复杂性、可行性和误差分析。通过比较灰色模型和多项式拟合模型，发现灰色模型在预测精度上具有优势。同时，研究者对收集到的数据进行了筛选和处理，利用Matlab和Excel软件进行数据模拟，验证了模型的有效性。
总体来说，这篇论文展示了如何结合灰色模型和神经网络技术来解决实际的医疗资源规划问题。通过精确预测人口数量和结构，以及医疗需求，有助于深圳市合理配置医疗资源，确保社会经济的可持续发展。这种多方法结合的预测策略为其他类似城市的医疗需求预测提供了参考和借鉴。
