支持向量机与ARIMA组合模型预测医院运营状况的实证研究

来源 :2017四川省卫生信息学会年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xymztttt
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目的:探讨支持向量机对ARIMA算法的改进作用,同时利用某院的门诊诊疗人次对ARIMA-SVM组合模型进行实证研究,为SVM在医院的利用提供实践基础. 方法:先从理论层面解释什么是SVM算法,以及ARIMA-SVM组合模型;再选取某院2014年1月到2016年12月的数据用ARIMA-SVM组合模型构建预测模型,并且预测2017年1月到2017年9月门诊诊疗人次,对比单纯ARIMA模型的预测结果,比较两个模型的预测能力. 结果:ARIMA-SVM组合模型的预测精度优于单纯的ARIMA模型,ARIMA-SVM组合模型的MAPE为4.61%,而ARIMA模型的MAPE为4.90%. 结论:ARIMA-SVM模型在医院运营管理中有积极作用,并且SVM为医院多项业务提供支持.
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