计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
29期
225-228
,共4页
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
門診量預測%灰色理論%灰色徑嚮基函數(RBF)神經網絡%纍加生成%纍減還原
문진량예측%회색이론%회색경향기함수(RBF)신경망락%루가생성%루감환원
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.
門診量預測是現代醫院電梯交通以及醫療資源優化配置的重要前提.為瞭有效地預測醫院的門診量,提齣一種將灰色預測方法與RBF神經網絡有機結閤的灰色神經網絡組閤預測方法.該方法利用灰色預測中的纍加生成運算(AGO)對原始觀測數據進行變換,得到規律性較彊的纍加數據,作為神經網絡的建模和訓練樣本.所提齣的方法既避免瞭灰色預測方法存在的理論誤差,又提高瞭神經網絡的訓練速度和預測精度,對短期的醫院門診量預測具有較彊的實用價值.結果錶明:所提齣的方法具有良好的預測精度.
문진량예측시현대의원전제교통이급의료자원우화배치적중요전제.위료유효지예측의원적문진량,제출일충장회색예측방법여RBF신경망락유궤결합적회색신경망락조합예측방법.해방법이용회색예측중적루가생성운산(AGO)대원시관측수거진행변환,득도규률성교강적루가수거,작위신경망락적건모화훈련양본.소제출적방법기피면료회색예측방법존재적이론오차,우제고료신경망락적훈련속도화예측정도,대단기적의원문진량예측구유교강적실용개치.결과표명:소제출적방법구유량호적예측정도.
