基于LSTM的临床血液需求预测方法

• 作者: 樊璐 郑亚鹏
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 临床用血 需求预测 LSTM网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 41-44,120
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.05.009

摘要

为了帮助血液中心制定合理的采供血计划,本文根据江西省血液中心收集的2005-2016年临床用血数据,分析临床用血总量和各种血液成分用量的变化趋势,并基于LSTM神经网络预测2016年各月的临床血液需求量.实验结果表明,相较于传统的ARIMA时间序列模型,本文建立的LSTM神经网络能够有效预测临床用血需求量的变化,得到较为准确的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑亚鹏		3	6	2.0	2.0
2	樊璐		7	3	1.0	1.0