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现代医院门诊量的灰色RBF神经网络预测
被引：12
作者：
张筠莉
[1
]
杨祯山
[2
]
机构：
[1] 辽宁医学院计算机教研室
[2] 渤海大学信息与工程学院
来源：
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;
D O I：
暂无
中图分类号：
R197.324 [医院自动化管理];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
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。
引用
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页数：4
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