改进粒子群优化BP神经网络提升医院门诊量预测精度

本文主要探讨了实时、准确预测医院门诊量对于解决医疗领域内的医患矛盾及资源管理的重要性。传统方法在揭示时间序列数据内在规律和预测准确性上存在局限性，无法有效应对复杂的就诊环境。针对这一问题，作者提出了一个创新的解决方案——基于改进粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。 首先，文章强调了门诊数据预处理的重要性，通过归一化处理减少了初始数据中的误差，使得后续模型训练更为精准。传统的BP神经网络模型在训练过程中可能面临过早陷入局部最优的问题，为解决这一问题，作者引入了改进自适应粒子群算法，该算法对BP神经网络的输入层权值和输出层进行了迭代优化。这种优化策略旨在提升模型的全局搜索能力，避免陷入局部最优，从而提高预测精度。 经过实验对比，改进粒子群优化的BP神经网络模型相较于标准粒子群优化和传统BP模型，预测结果显著更优，数据迭代计算稳定性也得到了显著提升。研究结果表明，这个新型模型能够更好地捕捉医院门诊流量随时间变化的趋势，为医院管理者提供科学的医疗资源配置和决策依据。 研究者们关注到了我国在医院门诊量预测方面的研究进展，例如史文宗等人使用一阶自回归模型，尽管简单易用，但忽视了门诊量的非线性特性。朱顺痣等人则尝试结合ARMAX统计模型和神经网络模型，以捕捉数据的线性和非线性特征，提高了预测准确性。然而，其他方法如灰色模型和霍尔特双参数线性指数平滑模型在处理时间序列随机性和非线性时可能存在误差较大的问题。 本文的贡献在于提出了一种高效、精确的医院门诊量预测模型，通过改进粒子群算法优化BP神经网络，解决了传统方法的不足，有助于提升医疗服务质量和资源分配的合理性。在未来的研究中，这种方法可能成为医疗领域内时间序列预测的一个重要研究方向。