基于分解集成的醫(yī)院診療人次預(yù)測研究.pdf

1、患者作為醫(yī)院的一大主體，其數(shù)量的變動對于醫(yī)院的正常運(yùn)作有著重要的影響，譬如醫(yī)院工作人員的安排，醫(yī)院可支配資源的調(diào)度以及各種相關(guān)政策、決策的制定等等都是以醫(yī)院的診療人次為基礎(chǔ)進(jìn)行的。毫無疑問，精確預(yù)測醫(yī)院的診療人次有利于醫(yī)院的正常運(yùn)作管理。
　　為了提高醫(yī)院診療人次的預(yù)測精度，本論文根據(jù)“分解集成”的思想構(gòu)建了基于小波分解技術(shù)的分解集成預(yù)測模型。該模型首先使用小波分解技術(shù)分解醫(yī)院診療人次時間序列數(shù)據(jù)，得到若干分量。該分解過程使復(fù)雜的

2、原始數(shù)據(jù)得以簡化，并且降低了預(yù)測的難度。然后利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一人工智能模型分別預(yù)測各分量。最后，集成所有分量的預(yù)測值得到最終的預(yù)測值。為了驗(yàn)證本文構(gòu)建的分解集成模型的預(yù)測精準(zhǔn)度，本文選取四組不同的醫(yī)院總診療人次的月度數(shù)據(jù)作為樣本展開實(shí)證研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其它基準(zhǔn)模型相比較，該分解集成模型在預(yù)測醫(yī)院診療人次這方面準(zhǔn)確度更高。
　　醫(yī)院診療人次的數(shù)據(jù)具有多變性、復(fù)雜性，而本論文構(gòu)建的模型能夠有效處理其多變性和復(fù)雜性，進(jìn)而提高醫(yī)院