門(mén)診量是醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理中的重要指標(biāo),對(duì)醫(yī)院管理決策、統(tǒng)籌協(xié)定具有重要意義。門(mén)診量的影響因素復(fù)雜,且作用方向與程度難以量化,難以通過(guò)影響因素來(lái)預(yù)測(cè)門(mén)診量。因此本文從時(shí)間序列的角度來(lái)分析門(mén)診量數(shù)據(jù),通過(guò)構(gòu)建時(shí)間序列模型來(lái)獲取歷史門(mén)診量數(shù)據(jù)的隱藏信息,對(duì)未來(lái)門(mén)診量進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè),以滿(mǎn)足醫(yī)院衛(wèi)生管理的需要。目前,在多個(gè)領(lǐng)域的預(yù)測(cè)研究中,模型與預(yù)測(cè)方法策略的不斷更新為復(fù)雜多樣的時(shí)間序列預(yù)測(cè)提供了靈活的選擇。模型的預(yù)測(cè)性能與數(shù)據(jù)的關(guān)系密不可分,性質(zhì)不同的模型能從不同角度反映出數(shù)據(jù)信息,因此本文先分析出某三級(jí)甲等醫(yī)院日門(mén)診量具有周期性與平穩(wěn)性,月門(mén)診量具有周期性、非平穩(wěn)性以及趨勢(shì)性,根據(jù)數(shù)據(jù)的特征分別使用自回歸滑動(dòng)平均模型（Autoregressive Moving Average,ARMA）和三次指數(shù)平滑法（Holt-Winters）進(jìn)行探索性實(shí)驗(yàn),并進(jìn)行相關(guān)討論。結(jié)合前人研究以及預(yù)測(cè)趨勢(shì)的發(fā)展,選擇基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的組合框架進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,采用集成分解預(yù)測(cè)的策略,提取復(fù)雜序列的多尺度特征,降低序列信息的冗余性。同時(shí)為取得滿(mǎn)意的效果,先... 

【文章來(lái)源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．?３?ＡＲＭＡ預(yù)測(cè)??Ｆｉｇ．?３．３?ＡＲＭＡ?ｆｏｒｅｃａｓｔ??

序列以７為周期進(jìn)行??重構(gòu)，重組序列如下所示，如下所使用的是日門(mén)診量數(shù)據(jù)，將序列重構(gòu)成７條序列。通??過(guò)觀察重構(gòu)的序列可知，同一系列數(shù)據(jù)的大部分?jǐn)?shù)據(jù)變化比較平穩(wěn)，少部分?jǐn)?shù)據(jù)偏離總??體數(shù)據(jù)分布�？傮w而言，同一個(gè)周期內(nèi)，大部分天數(shù)的變動(dòng)趨勢(shì)相近。???Ｓｅｒｉｅｓｌ???Ｓｅｒｉｅｓ４???Ｓｅｒｉｅｓ６???Ｓｅｒｉｅｓ２???ＳｅｒｉｅｓＳ???Ｓｅｒｉｅｓ７???Ｓｅｒｉｅｓ３??１００００?－ｊ??８０００?－?一＼??２?４?６?８?１０??ｗｅｅｋ??圖４．?１重構(gòu)序列示例??Ｆｉｇ．?４．１?Ｒｅｆａｃｔｏｒｉｎｇ?ｓｅｑｕｅｎｃｅ?ｅｘａｍｐｌｅ??（２）基于相似度的數(shù)據(jù)延拓??在進(jìn)行基于周期性的序列重構(gòu)時(shí)需要分別從序列的左右兩端進(jìn)行，上圖所示為應(yīng)對(duì)??３５??

圖５．１日門(mén)診量分解??Ｆｉｇ．?５．１?Ｄａｉｌｙ?ｈｏｓｐｉｔａｌ?ｏｕｔｐａｔｉｅｎｔ?ｑｕａｎｔｉｔｙ?ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于LSTM的水質(zhì)預(yù)測(cè)方法研究[D]. 王嫄嫄.南京郵電大學(xué) 2019
[2]基于ARIMA-SVM組合模型對(duì)人民幣匯率的預(yù)測(cè)和實(shí)證研究[D]. 紀(jì)爽.江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 2019
[3]深度核極限學(xué)習(xí)機(jī)和相似性L(fǎng)SSVM時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型研究[D]. 桑發(fā)文.蘭州大學(xué) 2019
[4]武漢市大氣污染物水平與兒童呼吸道疾病門(mén)診量的滯后效應(yīng)分析[D]. 劉準(zhǔn).武漢科技大學(xué) 2018
[5]基于類(lèi)別標(biāo)簽及用戶(hù)時(shí)序行為的個(gè)性化推薦方法研究[D]. 于文麗.西南大學(xué) 2018
[6]改進(jìn)端點(diǎn)效應(yīng)和抑制模態(tài)混疊的EMD方法研究[D]. 榮欽彪.天津大學(xué) 2018
[7]基于網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵詞的住宅價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)研究[D]. 高佳玲.西安理工大學(xué) 2017
[8]基于隨機(jī)森林算法的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D]. 石婷婷.鄭州大學(xué) 2017
[9]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)研究[D]. 李景陽(yáng).河南科技大學(xué) 2017
[10]東陽(yáng)市橫店集團(tuán)醫(yī)院門(mén)診量組合預(yù)測(cè)模型研究[D]. 丁夷峰.浙江大學(xué) 2012



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