【摘 要】
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近年来,医疗费用急剧上涨,高额的医疗费用特别是住院费用给老百姓带来了严重的经济负担,如何有效控制住院费用的上涨成为研究者关心的问题。控制住院费用应该从其影响因素着
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近年来,医疗费用急剧上涨,高额的医疗费用特别是住院费用给老百姓带来了严重的经济负担,如何有效控制住院费用的上涨成为研究者关心的问题。控制住院费用应该从其影响因素着手,通过建立有效的住院费用拟合模型,对住院费用及其影响因素的关系进行分析,这是对住院费用进行研究的关键。目前最常用的住院费用建模分析方法为多重线性回归,但是它对资料有一定的要求,如独立性、正态性、方差齐性、线性等,而住院费用及其影响因素之间可能存在非线性关系。各影响因素之间也可能存在多重共线性,因此应考虑采用另外一种适合住院费用数据特征的建模方法。 人工神经网络,简称为神经网络,是一种模拟生物神经元工作方式的数学模型,在多个学科领域被广泛应用于模式识别,预报预测,数值逼近等。反向传播(Backpropagation,BP)神经网络是神经网络中的一种,它是一种多层感知机(multilayer perceptron),因网络权值的调整规则采用误差反向传播算法,即BP算法而得名,是神经网络中目前发展最成熟,应用最广泛的网络模型。理论上证明,对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用具有一个隐含层的BP神经网络来实现N维到M维的任意精度的函数逼近。由于标准的BP算法存在着收敛速度慢,极易陷入局部极小点以及网络推广能力差等缺点,90年代以来,各种针对标准BP算法进行改进的优化算法相继提出,使得BP神经网络得以在应用和推广性能上更趋完善。 由于BP神经网络对于资料的类型、分布等无任何要求,且具有一定的容错性,能通
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