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题名基于动态集成加权概率RF的门诊量预测
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作者
樊冲
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机构
锦州市大数据管理中心
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出处
《智能计算机与应用》
2024年第5期209-214,共6页
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文摘
医院门诊量本质上是一种具有潜在规律的时间序列,通过对门诊量进行有效分析和预测,可以更加科学、合理地配置医疗资源。针对门诊量波动幅度较大的时间序列预测问题,提出一种基于动态集成加权概率RF的门诊量预测方法。首先选择具有强泛化性的随机森林(Random Forest,RF)作为预测模型;并且采用k近邻-层次聚类算法对RF模型中树的强度进行评估,从中动态选择性能最佳的决策树,提高回归模型的性能;为了提升预测模型的准确率,采用加权概率融合规则代替原始RF模型的求平均数的规则。经过与BP神经网络和RF对比实验结果表明,提出方法可以更加精准地对门诊量进行预测和分析,为医院更好的运营管理提供了重要依据和决策支持。
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关键词
门诊量
随机森林
k近邻-层次聚类
加权概率融合
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Keywords
outpatient volume
Random Forest
k-nearest neighbor hierarchical clustering
weighted probability fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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