【摘 要】
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对住院患者图像检查需求预测问题进行了研究。为有效应对需求影响因素较多,采用Lasso降维减少模型输入变量;基于多元线性回归、BP神经网络和多元自回归差分移动平均模型(ARIM
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,上海交通大学中美物流研究院,上海交通大学附属第一人民医院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71471113;71432006;71671111)
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对住院患者图像检查需求预测问题进行了研究。为有效应对需求影响因素较多,采用Lasso降维减少模型输入变量;基于多元线性回归、BP神经网络和多元自回归差分移动平均模型(ARIMAX)等常用患者需求预测方法构建组合预测方法;为解决传统组合预测方法难以同时考虑多个性能指标的问题,基于线性加权组合预测思路,提出了基于禁忌搜索的权重优化方法。以上海某医院的三种图像检查为例,将患者检查需求分为七类,并对每类患者需求进行预测。结果表明,相较单个预测方法和传统组合预测方法,所提出的组合预测方法具有更好的预测性能。以均方根
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