非常规突发事件应急血液保障特性和需求预测模型的研究

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1、西南交通大学硕士学位论文非常规突发事件应急血液保障特性和需求预测模型的研究姓名：黄钢申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：代颖201205西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要近年来发生的一系列非常规突发事件给人们的生命财产造成了巨大的损失，如何有效应对非常规突发事件已成为全球关注的焦点。非常规突发事件发生后，医疗救援是挽救生命、保障健康的重要环节，而血液作为一种必需的应急物资在整个应急保障阶段发挥着极其重要的作用。但在实际救援中，由于对事发地用血情况了解不足，致使缺乏应急血液采供保障的阶段性和动态性的考虑，导致出现了一次性向事发地过量供血的情况，造成了血液大量的过期报废

2、和随之而来的“血荒”危机。因此在面对涉及血液保障的非常规突发事件时，如何根据事件的性质分析其应对的血液保障特性，并根据有限信息快速预测血液的需求量，对于科学指导血液动员、组织、采集和调剂，开展有效的医疗救援和医疗保障有着重要的理论意义和实际意义。在此背景下，本文在国家自然科学基金重大研究计划培育项目“非常规突发事件应对的血液保障体系设计和协调优化模型研究”(90924012)的资助下，围绕应急血液保障主要特性和应急血液需求预测等关键问题进行了探索性研究。首先，归纳总结了血液应急保障、应急血液需求预测的相关文献和理论，指出其研究的现状和不足，进而提出了本文的研究框架和思路；其次，以血液

3、供应链为基础，从应急血液的需求、采集、供应、调运和临床使用等方面对非常规突发事件应急血液保障特性进行详细归纳和分析，总结出血液应急保障主要特性；再次，根据救援初期时效性的要求，提出了基于Logistic曲线特征应急血液需求总量预测模型。之后，考虑到应急血液数据样本较少以及应急血液需求量具有趋势性和波动性的特点，一方面将包络思想和马尔科夫概率预测引入至模型中，建立了灰色包络一马尔科夫的应急血液信息更新预测模型；另一方面考虑灰色预测模型和人工神经网络模型各自的优缺点并结合应急血液需求特性，建立了基于灰色一人工神经网络应急血液组合预测模型，并分别利用实例数据和仿真数据验证了所提出模型的可行

4、性和有效性。最后，指出了本文提出的几种应急血液预测模型的适用范围。关键词：应急血液保障；特性；需求预测；非常规突发事件西南交通大学硕士研究生学位论文第1l页AbstractInrecentyearsaseriesofunconventionalemergencieshascausedhugelossestopeople’Slivesandproperty,andhowtoeffectivelydealwithunconventionalemergencieshasbecomeafoCUSofglobalconcernandhotspots．Afterunconventionaleme

5、rgencieshappened，medicalcarehasbecameanimportantpartinsavinglivesandprotectinghealth．Bloodplaysallextremelyimportantroleasanessentialemergencysuppliesintheemergencysupportstage,butintheactualrescue，bloodintheincidentCannotbeunderstood，SOresultinginthelackofemergencybloodfortheprotectionofthesta

6、geanddynamicconsiderations．Besides．itmayresultinaone—timetotheincidentofexcessivebloodsupply,causingthebloodalOtofobsolescenceandtheconsequentbloodshortage”crisis．Therefore．inthefaceofunconventionalemergenciesinvolvingblood，howtoanalysizethebloodprotectionfeaturesaccordingtothenatureofincidenta

7、ndforecasttheblooddemandquicklybasedonlimitedinformationhasimportanttheoreticalandpracticalsignificanceinguidingbloodmobilization，organization，acquisitionandtransfers，carryingouteffectivemedicalaidandmedicalcare．Inthiscontext,this