基于季节性神经网络的医院门诊量曲线拟合与预测

• 作者: 叶明全 胡学钢
• 来源期刊: 工程图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 神经网络 非线性曲线拟合 门诊量
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机辅助几何设计
• 页码范围: 83-86
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0158.2005.02.017

摘要

医院月门诊量是一个具有复杂的非线性组合特征的季节性时间序列.传统的时间序列趋势分析是通过季节调整建立预测模型,效果不理想.文章提出一种利用季节性神经网络预测模型对医院门诊量进行非线性曲线拟合分析并预测.论述了该模型的设计思想和实现算法.通过仿真实验表明,该模型的非线性曲线拟合精度和预测精度明显高于ARIMA季节乘积模型,可较好地反映系统的动态性和门诊量的季节时序关联性,为季节性时间序列预测提供了一种新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶明全	合肥工业大学计算机与信息学院	86	416	11.0	17.0
3	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0