基于分解集成的醫(yī)院診療人次預測研究.pdf

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

2、原始數據得以簡化，并且降低了預測的難度。然后利用人工神經網絡這一人工智能模型分別預測各分量。最后，集成所有分量的預測值得到最終的預測值。為了驗證本文構建的分解集成模型的預測精準度，本文選取四組不同的醫(yī)院總診療人次的月度數據作為樣本展開實證研究。實驗結果表明，與其它基準模型相比較，該分解集成模型在預測醫(yī)院診療人次這方面準確度更高。
　　醫(yī)院診療人次的數據具有多變性、復雜性，而本論文構建的模型能夠有效處理其多變性和復雜性，進而提高醫(yī)院