SARIMA-LSTM混合模型在门诊量预测中的应用研究

"本文主要探讨了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测方法，旨在提高预测的稳定性和准确性。SARIMA模型用于捕获门诊量的周期性和趋势性，而LSTM网络则用于处理SARIMA残差，学习与多个相关变量之间的非线性关系。实验证明，SARIMA-LSTM混合模型在一步预测精度上优于其他五种主流预测方法，具有较高的实际应用潜力。" 在医疗领域，门诊量的准确预测对于医院资源规划和管理至关重要。传统的预测方法可能无法有效处理数据中的复杂周期性和趋势性变化。本文提出的SARIMA-LSTM模型结合了两种强大的时间序列分析工具，以解决这一问题。 SARIMA（季节性差分自回归滑动平均模型）是一种广泛应用于时间序列预测的方法，能够捕捉数据的季节性、趋势和随机波动。在门诊量预测中，SARIMA首先通过自回归、差分和滑动平均组件分析门诊量的历史数据，提取出其中的周期性模式（如每周或每年的固定模式）和趋势变化。 然而，SARIMA可能无法完全捕捉到所有影响门诊量的非线性因素，例如节假日、工作日数量以及天气条件等。因此，文章引入了LSTM（长短期记忆网络），这是一种递归神经网络，特别适合处理序列数据中的长期依赖关系。LSTM模型以SARIMA的残差作为输入，同时考虑了节日天数、法定上班天数和平均最高气温等多个相关指标，学习这些因素如何与门诊量的未被模型完全解释的部分相互作用。 实证研究对比了SARIMA-LSTM模型与其他五种主流预测技术的预测效果，结果显示SARIMA-LSTM模型在一步预测的精度上表现出色。这意味着该模型在预测未来的门诊量时，能够提供更精确的估计，从而帮助医院更有效地安排人力资源、药品库存和其他医疗资源，提升医疗服务效率和患者满意度。 SARIMA-LSTM模型结合了统计学和机器学习的优势，为门诊量预测提供了一种有效的解决方案。这种方法不仅能够处理复杂的季节性和趋势性，还能揭示与门诊量相关的非线性影响因素，对于提升医院运营管理的科学性和前瞻性具有重要的理论与实践意义。