空气污染物浓度与呼吸系统疾病的关系研究 被引量：12

1

作者 李阳 吴达胜 周如意 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期508-512,517,共6页

利用杭州市日均空气污染物浓度与呼吸系统疾病门诊人数数据,结合泊松广义相加模型(GAM)和反向传输(BP)神经网络模型,评价该区域主要空气污染物对居民呼吸系统疾病的影响,并进行短期门诊人数预测,结果表明:PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和SO_... 利用杭州市日均空气污染物浓度与呼吸系统疾病门诊人数数据,结合泊松广义相加模型(GAM)和反向传输(BP)神经网络模型,评价该区域主要空气污染物对居民呼吸系统疾病的影响,并进行短期门诊人数预测,结果表明:PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和SO_2每增加1个四分位间距(IQR)时,对呼吸系统疾病门诊人数的相对危险度(RR)最大值分别为1.030(95%置信区间(CI):1.016~1.045)、1.063(95%CI:1.043~1.084)、1.053(95%CI:1.016~1.091)和1.025(95%CI:1.003~1.048),且分别在滞后3、2、4、3d时达到最大值,可见PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2对呼吸系统疾病存在滞后效应。BP神经网络模型对呼吸系统疾病门诊人数的预测值与实际值接近,且平均相对误差为13.821%,说明BP神经网络模型可用于呼吸系统疾病门诊人数的短期预测。 展开更多

关键词 空气污染 呼吸系统疾病 门诊人数 反向传输神经网络模型 预测

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基于ARIMA模型的医院门诊量预测 被引量：11

2

作者 周青 陈秋 +1 位作者 叶小云 吴青松 《中国病案》 2011年第1期51-52,共2页

目的分析医院门诊量的变化规律,预测其未来1年-2年的门诊量。方法应用SPSS13.0软件对1999年-2009年门诊量进行ARIMA模型的建模拟合,用所得到的模型预测2010年、2011年月门诊量。结果 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)模型很好的拟合了以往的门诊量序... 目的分析医院门诊量的变化规律,预测其未来1年-2年的门诊量。方法应用SPSS13.0软件对1999年-2009年门诊量进行ARIMA模型的建模拟合,用所得到的模型预测2010年、2011年月门诊量。结果 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)模型很好的拟合了以往的门诊量序列,参数具有统计学意义。结论 ARIMA模型能很好的拟合门诊量变化趋势,为医院管理提供依据。 展开更多

关键词 ARIMA模型 门诊量 预测

原文传递

基于SARIMA-LSTM的门诊量预测研究 被引量：7

3

作者 卢鹏飞 须成杰 +2 位作者 张敬谊 韩侣 李静 《大数据》 2019年第6期101-110,共10页

为了实现更加稳健和精准的门诊量预测,构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模,提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息,然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个... 为了实现更加稳健和精准的门诊量预测,构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模,提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息,然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个相关指标为输入的多对一LSTM模型,对SARIMA模型残差进行进一步学习,实现残差与多个变量间的非线性关系抽取。实证结果表明,构建SARIMA-LSTM混合模型相较5种主流预测方法具有更高的一步预测精度,具有较好的实际应用价值。 展开更多

关键词 季节性差分自回归滑动平均模型 长短期记忆网络 门诊预测 残差

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SARIMA模型在医院门诊量预测中的应用 被引量：7

4

作者 李小升 马春柳 +1 位作者 雷海科 刘海霞 《中国病案》 2013年第3期37-40,共4页

目的了解医院2000年-2011年门诊量的趋势,建立预测月门诊量的时间序列模型,为优化医疗资源配置提供科学的统计学依据。方法根据医院2002年1月至2012年12月年门诊量数据,应用SPSS18.0软件建立季节自回归滑动平均模型(Seasonal Auto Regre... 目的了解医院2000年-2011年门诊量的趋势,建立预测月门诊量的时间序列模型,为优化医疗资源配置提供科学的统计学依据。方法根据医院2002年1月至2012年12月年门诊量数据,应用SPSS18.0软件建立季节自回归滑动平均模型(Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average model,SARIMA模型),并验证2012年7至12月份的门诊量。结果预测值与实际值的上升下降趋势基本吻合,SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型为最优模型,标准化贝叶斯信息标准(NormalizedBayesian Information Criteria,BIC)值与平均绝对误差百分比(Mean absolute percentage error,MPE)值最小,BIC值为13.82,MPE为7.70,Box-Ljung检验无统计学意义(Q18=17.93,P=0.3281>0.05)。结论 SARIMA模型能很好的拟合门诊量的变动趋势,在无外界因素影响的情况下,医院门诊量将会继续上涨。 展开更多

关键词 时间序列 SARIMA模型 门诊量 预测

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SARIMA模型在重庆市某三甲医院门诊人次预测中的应用 被引量：2

5

作者 杨海琴 余晓林 贺开平 《中国病案》 2021年第6期10-13,共4页

目的应用SARIMA模型分析预测重庆市某三甲医院门诊人次.方法采用统计软件SPSS 21.0对某院2009年1月1日-2018年12月31日各月份的门诊人次建立SARIMA模型,利用该模型预测2019年1月1日-2019年12月31日的门诊人次,初步评价该模型对该院门诊... 目的应用SARIMA模型分析预测重庆市某三甲医院门诊人次.方法采用统计软件SPSS 21.0对某院2009年1月1日-2018年12月31日各月份的门诊人次建立SARIMA模型,利用该模型预测2019年1月1日-2019年12月31日的门诊人次,初步评价该模型对该院门诊人次短期预测的效果.结果SARIMA(1,2,4)X(0,1,1)12是该院门诊人次的最优拟合预测模型,该模型均能较好地拟合2009年1月1日-2018年12月31日的门诊人次,用该模型预测2019年1月1日-2019年12月31日的数据,符合门诊人次的变动趋势,实际值都位于预测值的95%上下范围内.结论SARIMA模型对短期门诊人次预测具有较强的实用价值,可为医院配置医疗资源提供参考. 展开更多

关键词 ARIMA模型 门诊人次 预测

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运用哑变量技术 提高预测门急诊量的准确性 被引量：1

6

作者 董鑫 《中国医院统计》 2007年第3期198-201,共4页

目的使用时间序列模型,对医院门急诊就诊人数进行预测。方法在线性回归方程中引用哑变量,修正周期性变化,降低预测的误差。结果使用Excel软件数据分析功能,得出含有哑变量的多元线性回归方程。结论当一个时间序列数据呈现周期性变化时,... 目的使用时间序列模型,对医院门急诊就诊人数进行预测。方法在线性回归方程中引用哑变量,修正周期性变化,降低预测的误差。结果使用Excel软件数据分析功能,得出含有哑变量的多元线性回归方程。结论当一个时间序列数据呈现周期性变化时,可以引入哑变量,并根据情况确定哑变量个数来反映这种周期性变化,这样有助于提高预测数据的准确性。 展开更多

关键词 哑变量 门急诊量 预测

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GARCH模型在门诊量预测中的应用

7

作者 郭毓鹏 关红军 +3 位作者 荣胜忠 崔新宇 李淼晶 李晓霞 《中国病案》 2013年第10期42-45,共4页

应用GARCH模型理论分析某医院2003年至2012年月门诊量变化趋势,并建立AR(1)-IGARCH(2,1)模型,比较2003年至2012年月门诊实测值和模型预测值,其平均相对误差为0.057%,然后应用AR(1)-IGARCH(2,1)模型预测了2013年和2014年该院的月门诊量,... 应用GARCH模型理论分析某医院2003年至2012年月门诊量变化趋势,并建立AR(1)-IGARCH(2,1)模型,比较2003年至2012年月门诊实测值和模型预测值,其平均相对误差为0.057%,然后应用AR(1)-IGARCH(2,1)模型预测了2013年和2014年该院的月门诊量,比较2013年1月至6月月门诊量实测值和模型预测值,其平均相对误差为0.67%。分析结果表明GARCH模型能很好地追踪门诊量变化趋势。 展开更多

关键词 GARCH模型 门诊量 预测

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基于灰色预测模型的门诊量预测——以上海市浦东新区门诊总量为例 被引量：8

8

作者 孔超 《中国卫生资源》 2008年第6期267-268,277,共3页

简要介绍灰色预测模型的数学原理、建模过程及各种检验,应用灰色预测模型对上海市浦东新区门诊总量进行预测并实施检验。

关键词 系统建模 灰色模型 SAS 门诊量预测

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门诊共济改革、代际收益与医保基金收支平衡

9

作者 郑恺 蒋云赟 《保险研究》 北大核心 2024年第2期111-127,共17页

城镇职工医疗保险是我国社会保障体系的重要组成部分,且是当前唯一不需财政补贴即可正常运转的险种。但由于“板块”模式下个人账户积累了大量资金,统筹账户面临着基金支付压力,2023年起职工医保门诊共济改革全面启动。考虑到我国职工... 城镇职工医疗保险是我国社会保障体系的重要组成部分,且是当前唯一不需财政补贴即可正常运转的险种。但由于“板块”模式下个人账户积累了大量资金,统筹账户面临着基金支付压力,2023年起职工医保门诊共济改革全面启动。考虑到我国职工医疗保险当前统筹层次仅限于地市层级,本文首先总结了各医保统筹区所推行的门诊共济政策的基本特征,并说明改革降低了区域间的给付待遇不平等程度;然后使用成本收益分析的方法进行代际核算,将不同代际在医疗保险体系的福利水平货币化,考虑收入、健康水平及代际间的异质性,说明当前门诊共济改革方案提高了收入平均线以下人群及就诊率高于平均线人群的经济收益,改善了当前医疗保险体系再分配能力不足的问题,但现行方案也损害了出生时间更晚群体的经济收益;使用精算方法发现门诊共济改革将医保基金收不抵支的时间推后了22年,证明该项改革减轻了统筹账户面临的财政压力;最后讨论了深化个人账户改革、延迟退休及医保降费等方案的政策组合,提出我国应该继续取消退休人员个人账户、进一步提高门诊与住院支出的报销比例,降低企业医保缴费费率等政策建议。 展开更多

关键词 门诊共济 职工医保 代际收益 成本收益分析 医保收支预测

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EMD与XGBoost组合算法对门诊量预测的研究与分析

10

作者 陈娜 郁晓晨 《微型电脑应用》 2023年第1期148-151,共4页

利用2016-2019年上海某医院历史门诊量构建数据模型,预测一周日平均和一月日平均门诊量,提出用EMD+XGBoost组合算法在处理日门诊量预测和周门诊量预测。结果表明,该算法优于单XGBoost算法。医院门诊量是医院管理涉及的各种要素中最重要... 利用2016-2019年上海某医院历史门诊量构建数据模型,预测一周日平均和一月日平均门诊量,提出用EMD+XGBoost组合算法在处理日门诊量预测和周门诊量预测。结果表明,该算法优于单XGBoost算法。医院门诊量是医院管理涉及的各种要素中最重要的因素之一,是否能够精确的预测门诊量,对医院的医疗资源配置有着重要的影响。由于医院门诊量是一个非线性时间序列,本文首先利用经验模态分解(EMD)对门诊量序列进行平稳化处理,然后在此基础上增加温度等外部环境因素特征,结合XGBoost算法对门诊量进行预测。实验结果表明,本文提出的EMD+XGBoost组合算法不仅有着较好的预测精度,并且相较于以往的算法,进一步将预测的时间精确到日,效果明显优于单XGBoost算法。 展开更多

关键词 门诊量预测 时间序列 EMD XGBoost

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温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型应用探讨 被引量：4

11

作者 杨建南 李萍 +3 位作者 李世云 钟鸣 刘勇华 何均华 《中国数字医学》 2010年第11期49-51,共3页

目的:探讨温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用价值。方法:建立温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1-4季度门急诊诊次进行季节预测,并评价该预测模型的预测精度。结果温特斯线性和... 目的:探讨温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用价值。方法:建立温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1-4季度门急诊诊次进行季节预测,并评价该预测模型的预测精度。结果温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1-4季度门急诊诊次的定量预测结果满意。通过计算机反复迭代试算,获得了一组最佳的平滑常数(α,β,γ),使预测模型的预测误差最小。该预测实例平均绝对百分误差(MAPE)为3.5703%<10%,预测精度较高。结论:温特斯线性和季节性指数平滑法在医院管理中有实用价值。在建立预测模型时,结合计算机进行迭代运算,可建立最佳预测模型,进一步提高预测精度。 展开更多

关键词 门急诊诊次 温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型 平滑系数 预测精度 预测误差

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采用自回归滑动平均模型预测2011年门诊量 被引量：2

12

作者 贾翠平 李静 《中国病案》 2011年第9期52-53,共2页

目的拟合适合门诊量时间序列资料的预测模型,预测我院2011年门诊量。方法采用ARIMA模型对门诊量进行模型拟合。结果拟合模型参数具有统计学意义,方差估计值为8.97,AIC=1366.888,SBC=1373.676。对模型进行白噪声残差分析,拟合优度统计量... 目的拟合适合门诊量时间序列资料的预测模型,预测我院2011年门诊量。方法采用ARIMA模型对门诊量进行模型拟合。结果拟合模型参数具有统计学意义,方差估计值为8.97,AIC=1366.888,SBC=1373.676。对模型进行白噪声残差分析,拟合优度统计量表表明最终拟合的ARIMA模型为:(1-B)(1-B12)Yt=-11.7601+(1-0.8527B)(1-0.3947B12)et。结论 ARIMA模型适用于门诊量的时间序列模型拟合,结果显示模型预测值与实际值相符合,在没有外来干预因素影响的情况下,门诊量将会继续上涨。 展开更多

关键词 ARIMA模型 门诊量 预测

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基于GM（1,1）模型的医院门诊量预测研究 被引量：2

13

作者 张晓梅 《中国医院统计》 2013年第3期180-182,共3页

目的 应用GM（1,1）模型对某市两家医院门诊量进行预测,通过分析比较预测结果,以便及时发现门诊量的变动因素,预测方法与结果将为医院的管理和改善提供更好的决策支持.方法收集两家医院近年来的门诊量数据,运用DPS数据操作平台,运用GM（... 目的 应用GM（1,1）模型对某市两家医院门诊量进行预测,通过分析比较预测结果,以便及时发现门诊量的变动因素,预测方法与结果将为医院的管理和改善提供更好的决策支持.方法收集两家医院近年来的门诊量数据,运用DPS数据操作平台,运用GM（1,1）灰色模型进行门诊量预测.结果 通过GM（1,1）预测两家医院未来两年门诊量人次总体呈上升趋势,2013和2014年甲、乙医院预测门诊量分别为371 774人次和350 452人次,383 527和391 273人次.2013年乙医院门诊量仅次于甲医院,2014年乙医院门诊量人次大幅上升,超过了甲医院.结论 GM（1,1）预测模型为医院统筹安排门诊工作提供定量的参考数据,进一步为现代医院管理提供科学的决策依据. 展开更多

关键词 灰色系统 门诊量 GM(1 1) 预测模型

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豫东地区区域性中心医院门诊量变化分析及预测 被引量：1

14

作者 杨容滔 王慕蕴 李刘志 《周口师范学院学报》 CAS 2020年第4期96-99,137,共5页

利用Holt-Winter分析法并加入季节指数,对经济欠发达的豫东地区区域性中心医院门诊量变化情况进行分析和预测,得出了与以往研究结果截然相反的季节性周期变化结论,认为区域经济发展特点是门诊量季节性周期变化的新的影响因素,指出了人... 利用Holt-Winter分析法并加入季节指数,对经济欠发达的豫东地区区域性中心医院门诊量变化情况进行分析和预测,得出了与以往研究结果截然相反的季节性周期变化结论,认为区域经济发展特点是门诊量季节性周期变化的新的影响因素,指出了人们的健康意识普遍提高,提出了要进一步深化分级诊疗改革、医疗机构根据门诊量季节性规律做好资源配置的建议。 展开更多

关键词 区域经济特点 门诊量 分析 预测

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灰色模型在医院门急诊人次预测中的应用 被引量：1

15

作者 范晓欣 《中国病案》 2015年第11期44-46,共3页

目的应用灰色GM(1,1)模型及其残差修正GM(1,1)模型预测门急诊人次,为医院科学化管理服务。方法收集某综合三级甲等医院2002年-2014年每月门急诊人次数据,其中2002-2013年的月数据用于建立GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型,2014年各月... 目的应用灰色GM(1,1)模型及其残差修正GM(1,1)模型预测门急诊人次,为医院科学化管理服务。方法收集某综合三级甲等医院2002年-2014年每月门急诊人次数据,其中2002-2013年的月数据用于建立GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型,2014年各月数据用于验证两个模型的预测效果,用平均相对误差绝对值(mean absolute percentage error,MAPE)评价模型的预测精度,并用两个模型预测2015年数据。结果 GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型的MAPE值分别为:10.92%,8.31%,残差修正GM(1,1)模型的预测精度高于GM(1,1)模型,两个模型的预测结果都显示,2015年门急诊人次将继续保持增长。结论两个模型适用于医院门急诊人次预测,可为医院管理提供科学依据。 展开更多

关键词 灰色模型 门急诊人次 预测

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