融合EMD与LSTM神经网络的门诊量预测模型研究

融合EMD与LSTM神经网络的门诊量预测模型研究

论文摘要

随着现代医院信息化发展,门诊量预测显得更加重要,门诊预测不仅是对医院堆积数据潜在信息的深入挖掘,而且可为医院管理者的医疗资源配置提供建议。针对波动和噪音较大的门诊量时间序列预测问题,使用经验模态分解(EMD)对原始数据进行平稳处理,在此基础上建立长短期记忆(LSTM)神经网络模型,并选取单一的LSTM神经网络以及支持向量回归模型进行比较验证。实验结果表明,该组合模型有较好的预测精度,能为医院管理者提供决策支持。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陈渝,任正军

关键词: 门诊量预测,时间序列,神经网络模型

来源: 软件导刊 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,自动化技术

单位: 昆明理工大学管理与经济学院

基金: 国家自然科学基金项目(71461016)

分类号: TP183;O211.61

页码: 133-138

总页数: 6

文件大小: 1790K

下载量: 416

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