基于时空信息转换方程的药品销量预测模型

针对药品销售中高维短时间序列预测问题,利用时空信息转换方程及储备池计算方法构建了一种基于时空信息(STI)转换方程的药品销售量预测模型。首先针对药品销售时间序列数据样本量较小的特点,引入储备池计算方法拓展数据样本信息维度,将多个不同药品销售量时序数据中的动力学信息引入储备池。使用时空信息转换方程对时间信息与空间信息进行转化,最后在储备池运算的基础上对时空信息转化方程求解,对目标药品的销售量进行有效的时间序列预测。通过将提出的基于时空信息转换方程的时序预测模型与神经网络预测模型在特定药品销售数据集进行时序预测验证并进行横向对比,相较于GRU(Gated Recurrent Unit),所提模型在测试时间节点上的均方根误差(MSE)及运算时间分别减小了13.27%和95.60%、皮尔逊相关系数提高了34个百分点;相较于长短期记忆模型(LSTM),所提模型在测试时间节点上的均方根误差及运算时间分别减小了69.85%和98.00%,而皮尔逊相关系数提高了44个百分点;相较于卷积神经网络模型(CNN),在测试节点的均方根误差及运算时间分别减少了48.96%和88.53%,皮尔逊相关系数提高了33个百分点。证明了基于时空信息转换方程的药品销售预测模型在测试集时间节点上的预测效果要优于GRU、LSTM、CNN时序预测模型,同时也说明模型具有更高的运算效率。