现代医院门诊量的灰色RBF神经网络预测

• 作者: 张筠莉 杨祯山
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 门诊量预测 灰色理论 灰色径向基函数(RBF)神经网络 累加生成 累减还原
• 年，卷（期）: 2010,（29）
• 页码范围: 225-228
• 分类号: TP393
• 字数: 4591字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.29.065

摘要

门诊量预测是现代医院电梯交通以及医疗资源优化配置的重要前提.为了有效地预测医院的门诊量,提出一种将灰色预测方法与RBF神经网络有机结合的灰色神经网络组合预测方法.该方法利用灰色预测中的累加生成运算(AGO)对原始观测数据进行变换,得到规律性较强的累加数据,作为神经网络的建模和训练样本.所提出的方法既避免了灰色预测方法存在的理论误差,又提高了神经网络的训练速度和预测精度,对短期的医院门诊量预测具有较强的实用价值.结果表明:所提出的方法具有良好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张筠莉	辽宁医学院计算机教研室	15	54	4.0	7.0
2	杨祯山	渤海大学信息与工程学院	8	33	3.0	5.0