基于深度卷积神经网络的医院财务预警模型

• 作者: 宋恒晓 蔡岩
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 医学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 狼群算法 财务预警 数据拟合
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目|FUND PROJECT
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: R197.324
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2021.12.012

摘要

为了对医疗机构的可持续性经营能力进行高效、准确地监管与预警,提出了一种基于优化卷积神经网络的医院财务预警模型,以便为决策者提供具有参考价值的信息.首先,对医院财务系统中的数据进行解析与提取,并通过归一化和特征选择进行原始数据清洗和降维.然后,采用深度卷积神经网络构建财务预警模型,并采用狼群算法优化偏向参数,将偏向参数作为狼群进行训练,以便提高其参数优化效率.最后,对5家大中型医疗机构的近4年财务数据进行了验证分析.实验结果表明,相比其他常用机器学习方法,在均方根误差和拟合优度两个指标方面,构建的优化深度卷积神经网络模型具有最佳的数据拟合性能.