基于病案首页的ARIMA模型及其改进模型的预测对比

• 作者: 杜军 郭慧敏 黄路非
• 来源期刊: 中国病案
• 关键词: 支持向量机 回归滑动平均混合模型 医院运营 R语言
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 信息利用
• 页码范围: 40-42
• 页数: 3页
• 字数: 2490字
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨支持向量机对ARIMA算法的改进作用,同时利用某院的门诊诊疗人次对ARIMA-SVM组合模型进行实证研究,为SVM在医院的利用提供实践基础.方法 从理论层面解释SVM算法以及ARIMA-SVM组合模型;再选取某院2014年1月-2016年12月的数据用ARIMA-SVM组合模型构建预测模型,并且预测2017年1月-2017年9月门诊诊疗人次,对比单纯ARIMA模型的预测结果,比较2个模型的预测能力.结果 ARIMA-SVM组合模型的预测精度优于单纯的ARIMA模型,ARIMA-SVM组合模型的MAPE为4.61％,而ARIMA模型的MAPE为4.90％.结论 ARIMA-SVM模型在医院运营管理中有积极作用,并且SVM为医院多项业务可提供支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭慧敏		6	26	4.0	5.0
2	杜军		6	26	4.0	5.0
3	黄路非		5	22	4.0	4.0