實時、準(zhǔn)確地預(yù)測醫(yī)院門診量是醫(yī)院解決目前醫(yī)患矛盾的重要基礎(chǔ),然而傳統(tǒng)醫(yī)院門診量無法正確地預(yù)測數(shù)據(jù)而揭示其時間序列內(nèi)在規(guī)律,不能有效地調(diào)節(jié)治療資源。提出一種基于長短記憶（LSTM）遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測門診時序,具體地說,對門診時序初始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理,減少初始誤差,然后將數(shù)據(jù)輸入LSTM模型,解決LSTM過早地進(jìn)入局部收斂點的問題。與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行比較,預(yù)測精度得到明顯提高,更好地預(yù)測醫(yī)院門診流量隨著時間變化的趨勢。 

【文章來源】：自動化應(yīng)用. 2020,(07)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 LSTM時序預(yù)測數(shù)學(xué)模型
2 LSTM遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測流程
3 結(jié)果分析
4 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3049950