藥品的安全和有效性與藥品儲存環(huán)境息息相關(guān),由于藥品儲存時(shí)間短并且易受周圍環(huán)境影響的特性,必須保證低溫藥品儲存、運(yùn)輸?shù)人嗅t(yī)藥冷鏈環(huán)節(jié)中藥品儲存環(huán)境適宜,精確預(yù)測藥品儲存環(huán)境的溫濕度對于醫(yī)藥冷鏈中藥品質(zhì)量監(jiān)管至關(guān)重要。針對醫(yī)藥冷鏈質(zhì)量管理中溫、濕度如何監(jiān)管的問題,以某醫(yī)藥配送中心的零貨庫及藥店為研究對象,提出一種基于改進(jìn)的長短期記憶（long short-term memory,LSTM）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)藥冷鏈溫濕度預(yù)測方法,該方法的主要研究內(nèi)容包括以下幾方面:（1）針對從沈陽市某藥房儲運(yùn)溫濕度監(jiān)測系統(tǒng)中導(dǎo)出的溫濕度數(shù)據(jù)特征,采用歸一化方法處理,并對濕度進(jìn)行插值擴(kuò)充,從而提高溫濕度預(yù)測精準(zhǔn)度。（2）改進(jìn)的LSTM網(wǎng)絡(luò)是由輸入層、兩層隱藏層和輸出層組成,并且隱藏層中的LSTM結(jié)構(gòu)嵌套小的LSTM細(xì)胞元代替?zhèn)鹘y(tǒng)的迭代預(yù)測,提高訓(xùn)練速度。（3）網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和網(wǎng)絡(luò)預(yù)測采用適應(yīng)性動(dòng)量估計(jì)算法（adaptive moment estimation,Adam）調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和改變網(wǎng)絡(luò)層數(shù)實(shí)現(xiàn)降低預(yù)測誤差,提高預(yù)測精準(zhǔn)度。（4）在訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型后面添加分類模塊,按照新版GSP中藥品存儲溫度和濕度要求進(jìn)行分類... 

【文章來源】：沈陽理工大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１基于ＳＶＭ的醫(yī)藥冷鏈溫度預(yù)測結(jié)果圖??Ｆｉｇ?２．１?ＳＶＭ－ｂａｓｅｄ?ｍｅｄｉｃａｌ?ｃｏｌｄ?ｃｈａｉｎ?ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ?ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔｓ??

〇１ＯＺ｝３Ｑ４Ｏ５Ｏ６Ｏ７Ｏ０Ｏ９Ｏ??Ｄａｔａ?ｔｉｒａｅ?ｓｅｒｉｅｓ??圖２．１基于ＳＶＭ的醫(yī)藥冷鏈溫度預(yù)測結(jié)果圖??Ｆｉｇ?２．１?ＳＶＭ－ｂａｓｅｄ?ｍｅｄｉｃａｌ?ｃｏｌｄ?ｃｈａｉｎ?ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ?ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔｓ??從圖２．１可以看出，溫度預(yù)測精準(zhǔn)度隨著時(shí)間的推移下降，說明該預(yù)測模型只??適合短期預(yù)測，無法實(shí)現(xiàn)長期預(yù)測。??２．２．２基于ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)藥冷鏈溫度預(yù)測方法??ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也稱為誤差反向傳播（ｂａｃｋ?ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是由最簡單??的感知機(jī)發(fā)展來的，并引入了反向傳播算法，是目前應(yīng)用最廣泛、最基礎(chǔ)的神經(jīng)??網(wǎng)絡(luò)。它的基本結(jié)構(gòu)由輸入層、隱藏層、輸出層組成。其中，隱藏層層數(shù)是可變??的，層與層之間通過神經(jīng)節(jié)點(diǎn)連接，同一層神經(jīng)元之間無連接。具體來說，只含??一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖２．２所示。??－１４－??

藏層中的相鄰神經(jīng)元之間有連接，也就是說隱藏層的輸入包括輸入層和上一時(shí)刻??的隱藏層，從而形成一個(gè)環(huán)狀。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會記憶之前的信息，??并利用之前的信息影響后面結(jié)點(diǎn)的輸出。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖２．４所示。??？?（５）?？?？?？??—Ａ?；??—叫?Ａ?ｊ??—Ａ???—Ａ?Ｉ??—Ａ?丨???？?？?？?＠?－?？??圖２．４傳統(tǒng)ＲＮＮ結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇ?２．４?Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ?ＲＮＮ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｄｉａｇｒａｍ??在圖３中可以清楚的看到，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一個(gè)時(shí)刻會有一個(gè)輸入冬和??然后輸出／／，并更新當(dāng)前狀態(tài)保存４。當(dāng)前狀態(tài)更新為￥，并作為下一時(shí)刻的輸入??由此可知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前狀態(tài)岣是根據(jù)上一時(shí)刻的狀態(tài)岣＿，和當(dāng)前輸入ＪＣ，共同決定??的。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中可以看出，前一時(shí)刻的信息可以輸入到下一時(shí)刻，依次傳遞至??最后時(shí)刻，最后時(shí)刻再將信息傳至第一時(shí)刻，從而形成環(huán)狀連接，故此稱為循環(huán)??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它的這種結(jié)構(gòu)濕度的它非常適合處理序列數(shù)據(jù)。并且，不是每一??時(shí)刻都有對應(yīng)的輸出，可以根據(jù)實(shí)際需求設(shè)置輸出，靈活性高。但是，它會隨著??時(shí)間的推移

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]醫(yī)藥物流信息化與智能化的變革發(fā)展[J]. 向定宇.  物流技術(shù)與應(yīng)用. 2018(04)
[2]配送體系建設(shè)視角下互聯(lián)網(wǎng)藥品銷售的質(zhì)量管控問題研究[J]. 吳哲.  現(xiàn)代營銷(下旬刊). 2018(03)
[3]淺談我國藥品物流發(fā)展問題與應(yīng)對[J]. 趙靜.  商場現(xiàn)代化. 2018(02)
[4]山東醫(yī)藥物流存在問題及對策研討[J]. 王龍所.  現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息. 2018(01)
[5]基于新版GSP標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)藥冷鏈物流配送優(yōu)化[J]. 熊永婧,于麗英.  上海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(05)
[6]基于LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障時(shí)間序列預(yù)測[J]. 王鑫,吳際,劉超,楊海燕,杜艷麗,牛文生.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
[7]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用電量預(yù)測[J]. 徐堯強(qiáng),方樂恒,趙冬華,王凱.  電力大數(shù)據(jù). 2017(08)
[8]網(wǎng)式循環(huán)結(jié)構(gòu)醫(yī)藥冷鏈物流配送體系優(yōu)化研究[J]. 劉猛,潘常虹,吳耕.  物流工程與管理. 2017(04)
[9]我國醫(yī)藥冷鏈物流發(fā)展現(xiàn)狀及建議[J]. 黃奕斌.  物流技術(shù)與應(yīng)用. 2017(S1)
[10]新版GSP背景下第三方醫(yī)藥物流行業(yè)的發(fā)展策略[J]. 康傳哲,桑納,張方,朱龍社,韓玉霞,何志龍.  中國藥事. 2017(02)

博士論文
[1]基于模糊理論的時(shí)間序列預(yù)測研究[D]. 王威娜.大連理工大學(xué) 2016

碩士論文
[1]北京市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送優(yōu)化研究[D]. 黃婉柔.北京交通大學(xué) 2018
[2]藥品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)研究[D]. 賴世聰.重慶交通大學(xué) 2015
[3]大順醫(yī)藥冷鏈物流運(yùn)營管理研究[D]. 王菲.青島科技大學(xué) 2014
[4]我國藥品冷鏈物流發(fā)展研究[D]. 劉之玥.南昌大學(xué) 2013
[5]藥品冷鏈物流流程風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 李麗.北京交通大學(xué) 2012



本文編號：3611843