一种基于大数据的采供血样本数据处理方法及系统

本发明公开了一种基于大数据的采供血样本数据处理方法及系统，通过多源异构数据采集平台获取采供血全流程数据，对采供血全流程数据进行数据预处理；利用LMS自适应最小均方误差算法对处理采供血全流程数据中的异常值和冗余数据进行降噪，并建立标准化数据存储结构；基于LSTM神经网络构建血液供需动态预测模型，在LSTM神经网络中添加注意力机制，并利用PSO粒子群算法优化模型超参数；根据区域化供需平衡指数生成多层级血液库存预警机制，基于多层级血液库存预警机制提供采供血管理策略。为采供血决策提供量化依据，使血站管理人员能够提前预判血液供需趋势，制定科学合理的采供血计划。