支持向量机与ARIMA组合模型预测医院运营状况的实证研究
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：先从理论层面解释什么是SVM算法,以及ARIMA-SVM组合模型;再选取某院2014年1月到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月到2017年9月门诊诊疗人次,对比单纯ARIMA模型的预测结果,比较两个模型的预测能力. 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为医院多项业务提供支持.
医院门诊 诊疗人次 支持向量机 ARIMA算法
杜军 郭慧敏 黄路非 李镇
成都市第三人民医院信息管理部
国内会议
成都
中文
285-289
2017-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）