三种数学模型预测医院门急诊就诊人次数的价值比较

摘要

目的 探索数学模型对医院门急诊就诊人次的预测效果,以期得到最佳的预测模型,更好的提升门急诊资源配置效能.方法 收集天津市某三级甲等综合性医院2009～2019年医院门急诊就诊数据,构建NARNN、LSTM和SARIMA模型,采用2009年1月～2018年12月的数据用于模型的训练和测试,以2019年1～12月数据为预测集,比较三种模型的预测效果.结果 NARNN、LSTM和SARIMA模型在MAPE上的结果 分别为8.22％,4.32％和3.55％,在SMAPE上的结果 分别为8.37％,4.33％和3.58％,LSTM和SARIMA的预测效果优于NARNN,其中SARIMA模型在4个指标上的结果 均优于LSTM和NARNN,对门急诊人次数拟合和预测效果较好.结论 三种数学模型均能对门急诊人次数据进行有效预测,其中SARIMA模型预测该院门急诊就诊人次的效果最优,可为决策提供预测数据支持.