基于病案首页的ARIMA模型及其改进模型的预测对比

摘要：

目的 探讨支持向量机对ARIMA算法的改进作用,同时利用某院的门诊诊疗人次对ARIMA-SVM组合模型进行实证研究,为SVM在医院的利用提供实践基础.方法 从理论层面解释SVM算法以及ARIMA-SVM组合模型;再选取某院2014年1月-2016年12月的数据用ARIMA-SVM组合模型构建预测模型,并且预测2017年1月-2017年9月门诊诊疗人次,对比单纯ARIMA模型的预测结果,比较2个模型的预测能力.结果 ARIMA-SVM组合模型的预测精度优于单纯的ARIMA模型,ARIMA-SVM组合模型的MAPE为4.61％,而ARIMA模型的MAPE为4.90％.结论 ARIMA-SVM模型在医院运营管理中有积极作用,并且SVM为医院多项业务可提供支持.

关键词：支持向量机、回归滑动平均混合模型、医院运营、R语言

所属期刊栏目：19

在线出版日期：2018-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：40-42