摘要
本发明涉及诊疗流量预测的技术领域,公开了一种基于大数据的医院专科诊疗流量预测方法,所述方法包括:采用时间窗口滑动的方式对医院专科流量数据进行聚合,得到每个时间段的医院专科流量聚合数据;计算得到流量指标的动态信息增益,利用流量指标的动态信息增益提取多层诊疗流量特征;利用医院专科诊疗流量预测模型对医院专科诊疗流量进行预测。本发明结合数据分布特征以及波动程度生成不同流量指标的周期性窗口大小,进而生成自适应时间窗口,采用自适应窗口大小的时间窗口滑动方式进行数据聚合,提高周期性特征的明显程度,提取表征流量指标在多个层面特征的多层诊疗流量特征,进行多层面的时序分析预测,提高流量预测准确度。
技术关键词
流量预测方法
医院
流量预测模型
指标
数据分布特征
大数据
序列
动态
时间段
诊疗数据
记忆单元
信息熵
统计特征
时序
神经网络结构
周期性特征
滤波方式
手术
患者