基于动态集成加权概率RF的门诊量预测

作     者：樊冲 FAN Chong

作者机构：锦州市大数据管理中心辽宁锦州121000 

出 版 物：《智能计算机与应用》 (Intelligent Computer and Applications)

年 卷 期：2024年第14卷第5期

页      面：209-214页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：门诊量 随机森林 k近邻-层次聚类 加权概率融合 

摘      要：医院门诊量本质上是一种具有潜在规律的时间序列,通过对门诊量进行有效分析和预测,可以更加科学、合理地配置医疗资源。针对门诊量波动幅度较大的时间序列预测问题,提出一种基于动态集成加权概率RF的门诊量预测方法。首先选择具有强泛化性的随机森林(Random Forest,RF)作为预测模型;并且采用k近邻-层次聚类算法对RF模型中树的强度进行评估,从中动态选择性能最佳的决策树,提高回归模型的性能;为了提升预测模型的准确率,采用加权概率融合规则代替原始RF模型的求平均数的规则。经过与BP神经网络和RF对比实验结果表明,提出方法可以更加精准地对门诊量进行预测和分析,为医院更好的运营管理提供了重要依据和决策支持。