鄂 宁，丛瑞雪

(哈尔滨金融学院 应用数学教研室，哈尔滨 150030)

1 深圳居民健康水平评估与测控的必要性

随着科学技术的进步，疾病的种类开始呈现多样性发展趋势，人类正在遭遇“进化失配”导致的慢性非传染性疾病和各种外部环境污染的双重攻击。必须转变 “以治病为中心”的末端应对方式，采取“以健康为中心”的全面测控，形成“社会共治”的新型预防模式。

2 深圳居民健康水平的发展趋势

搜集居民人均可支配收入、空气质量优良比例、个人卫生总支出占卫生总费用的比重、健康水平素养、经常参加体育锻炼人数、生物和生命健康产业规模造成的影响等数据，并进行数据处理，见表1。

表1 2011—2018年度影响深圳市居民健康水平的定量分析Tab.1 Quantitative analysis of the impact on the health level of Shenzhen residents from 2011 to 2018

A．输入输出层的设计。由每组数据的指标作为输入值，输出为人均预期寿命，故输入层节点数为6，输出层节点数为1，建立神经网络。

图1 神经网络结构示意图Fig.1 Schematic diagram of neural network structure

C．隐层神经元的激励函数选择了S型正切函数。网络的输出在[-1,1]范围内，预测模型输出层神经元的激励函数选择S型对数函数。

D．结果的输出。人均寿命的真实值和拟合值如图2所示。实线为真实值，虚线为拟合值，数字1～8分别对应2011—2018年。

图2 人均寿命的真实值和拟合值Fig.2 Real value and fitting value of life expectancy

采用神经网络预测2020年—2030年深圳市人均寿命，如图3所示。

图3 2020年—2030年深圳市人均寿命的变化趋势Fig.3 Change trend of life expectancy in Shenzhen from 2020 to 2030

图3可看出2020年—2030年的居民健康水平趋势，并肯定“健康水平行动计划”的积极意义。

3 影响居民健康水平的评价指数

以层次分析法为基础建立模型，模型结构如图4。

图4 层次分析结构图Fig.4 Hierarchical analysis structure

构造两两比较判断矩阵，采用1-9标度法，如表2所示；随机一致性指标RI的对应值数据如表3所示。

表2 1-9标度法示意图Tab.2 1-9 schematic diagram of scale method

模型排序：

A．准则层对目标层。

OC1C2C3C4C111/221/3C22142/3C31/21/411/6C433/261

经计算得出，最大特征值为4，CR=CI/RI=0，权向量W′=[-0.6360，0.4240，0.1060，0.6360]T。

对于n≥3的成对比较矩阵A，将它的一致性指标CI与同阶的随机一致性指标RI之比称为一致性比率CR，CR=CI/RI，CI=CI=(p-n)/(n-1)，其中p为最大特征值，n为矩阵阶数。当CR<0.1，A的不一致性在容许范围内。因此，通过一致性检验。

B．方案层对准则层。

C1B1B2B3B1125B21/212B31/51/21

经计算得出，最大特征值为3.0055，CR=CI/RI=0.58/3<0.1。

通过一致性检验，权向量W1=[0.595，0.277，0.129]T

表3 随机一致性指标RI的对应值Tab.3 Corresponding values of random consistency index RI

经计算得到最大特征值为3.0015，CR=CI/RI=0.58/3<0.1。

通过一致性检验，权向量W2=[0.082,0.236,0.682]T

C3B1B2B3B1134B21/311B31/411

经计算得到最大特征值为3.0092，CR=CI/RI=0.58/3<0.1。

通过一致性检验，权向量W3=[0.633,0.193,0.175]T

C4B1B2B3B1111/4B2111/4B3441

经计算得到最大特征值为3，CR=CI/RI=0。

通过一致性检验，权向量W4=[0.166,0.166,0.668]T

准则层对方案层的权矩阵为

方案层B对准则层C的权矩阵W″×准则层C对目标层O的权向量W′，得到组合权向量W，此向量即为决策向量

W=W′× W″=[-0.1710,0.0499,0.6505]T

以上结果均由matlab得出，观察决策向量可知，综合考虑饮食习惯、生活方式、工作压力和医疗保障等方面的影响，“对症治疗”为最佳方案。可以对四种因素的影响值和社会公共卫生环境进行宏观监测，还可以对个体建立测控数据采集机制，利用方案层选取准则层的权重方案。在提升深圳居民健康水平的同时，产生关联效应，通过改善居民的膳食结构，影响餐厨垃圾的产量和成份，从而改善深圳的生态环境，达到治理环境污染的目的。