目的:流行性传染病是严重威胁人类健康和生存的最重要的危险因素之一。灰色系统理论,尤其是其中的GM(1,1)模型在预测流行性传染病的流行趋势上有较好的效果。建立GM(1,1)模型的传统方法有计算方法简便的优点,美中不足的是拟合精度和预测精度有时较差。而基于信息再利用的方法将参数的求解与边值的确定综合在一起讨论,用该方法建立的GM(1,1)模型既能极大地提高GM(1,1)模型的拟合精度和预测精度,又能保持传统方法建立GM(1,1)模型的计算方法简便的优点。该研究旨在通过收集流行性传染病发病数据,建立相关的基于信息再利用的GM(1,1)模型,预测该流行性传染病的流行趋势。从而建立流行性传染病的预警机制,为有关部门预防和控制疾病提供科学的决策依据。方法:本课题研究的主要内容包括基于信息再利用的GM(1,1)模型的建立和其在流行病预测中的应用两部分。首先通过中国宏观数据挖掘系统、互联网以及中国卫生统计年鉴、当地防疫站等相关部门大量收集流行病发病数据;然后按照灰色系统理论和基于信息再利用的方法,利用收集的发病数据建立相关的GM(1,1)模型;最后利用建立的基于信息再利用的GM(1,1)模型预测该流行性传染病的未来发展趋势。结果:本文将该方法应用于儿童手足口病、甲型H1N1流感、狂犬病、病毒性肝炎、艾滋病、流行性出血热、梅毒、麻疹等流行性传染病流行趋势的预测,获得的GM(1,1)模型较好地预测了这些流行性传染病的流行趋势,说明该方法可用于传染病流行趋势的预测。结论:用基于信息再利用的方法建立的GM(1,1)模型既能极大地提高GM(1,1)模型的拟合精度和预测精度,又能保持传统方法建立GM(1,1)模型的计算方法简便的优点,能够较好的预测流行性传染病的发病趋势。