医疗资源配置的动态生成系数灰色预测模型

发布时间：2018-04-19 09:00

  本文选题：医疗资源 + 灰色预测　； 参考：《工业工程与管理》2016年04期

【摘要】：针对人口密集型都市的医疗资源配置缺乏准确性预测作为实时决策依据的难题,利用灰色理论的小样本建模优势进行预测方法拓展优化,建立等维递补灰色预测方法以提高灰区间白色度和淡化灰平面灰度;挖掘灰色生成系数与外部影响因素间的内在映射关联,提出了动态生成系数优化的灰色理论医疗需求预测方法;动态拟合人口总量变化与灰色生成系数以实现预测模型实时重构,解决了传统灰色预测方法的纯样本序列建模局限,显著提高了预测算法的准确性,输出的医疗需求趋势可有力支撑医疗资源配置决策。
[Abstract]:In order to solve the problem that the allocation of medical resources in population-intensive cities lacks accurate prediction as the basis for real-time decision-making, this paper makes use of the advantages of small sample modeling of grey theory to expand and optimize the prediction method.In order to improve the white degree of grey interval and desalinate gray level of grey plane, the intrinsic mapping relation between grey generating coefficient and external influencing factors is excavated.The grey theory medical demand forecasting method of dynamic generating coefficient optimization is put forward, the population total change and grey generating coefficient are dynamically fitted to realize the real time reconstruction of prediction model, and the limitation of pure sample sequence modeling of traditional grey forecasting method is solved.The accuracy of the prediction algorithm is improved significantly, and the outputted trend of medical demand can support the decision of medical resource allocation.
【作者单位】： 上海市精神卫生中心财务科;上海交通大学机械与动力工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51505288) 中国博士后面上基金项目(2014M561465)
【分类号】：R197.1;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1772439