【摘 要】
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目的为了准确预测医疗门诊需求量,以便医院管理者科学分配关键医疗资源,提高服务效率,本文提出一种基于多特征集成决策树的医疗需求预测模型。方法首先引入了机器学习算法中
【机 构】
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宁波大学机械工程与力学学院,宁波大学先进储能技术与装备研究院,宁波市鄞州区妇幼保健院
【基金项目】
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宁波市自然科学基金(202003N4154)资助
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目的为了准确预测医疗门诊需求量,以便医院管理者科学分配关键医疗资源,提高服务效率,本文提出一种基于多特征集成决策树的医疗需求预测模型。方法首先引入了机器学习算法中的梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)和随机森林(random forest,RF)。考虑外部因素对门诊人数的影响,根据宁波市某妇幼保健院的日产前检查人数的历史数据,引入前一天产前检查人数、时间、节假日、天气等特征,建立多特征日检查人数预测模型。预测结果与经典自回归移动平均模型(autoreg
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