公开(公告)号：CN106407690B

公开(公告)日：2018-05-04

申请号：CN201610858464.5

申请日：2016-09-28

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 朱顺痣 ,  刘利钊 ,  王大寒 ,  王琰

IPC: G16H40/20 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自动深度置信网络的门诊量预测方法及系统，其通过从医院挂号系统收集每天的门诊量得到历史门诊量数据，对所述历史门诊量数据进行微分变换的预处理得到微分数据，根据所述微分数据自动构建深度置信网络结构，采用聚类算法进行自动创建分组得到不同时间序列的分组数据，然后根据所述分组数据对所述深度置信网络进行训练得到门诊量预测模型，最后调用所述门诊量预测模型对指定时间序列进行门诊量的预测得到预测结果，并对所述预测结果进行所述预处理的逆变换得到预测门诊量，所述深度置信网络具有使用方便、训练简单的优点，并且，能够为医院门诊量预测提供可靠依据，预测误差小，特别适用于长线预测。

公开(公告)号：CN106407690A

公开(公告)日：2017-02-15

申请号：CN201610858464.5

申请日：2016-09-28

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 朱顺痣 ,  刘利钊 ,  王大寒 ,  王琰

IPC: G06F19/00 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/22

CPC classification number: G06N3/088 ,  G06Q50/22 ,  G16H40/20

Abstract: 本发明公开了一种基于自动深度置信网络的门诊量预测方法及系统，其通过从医院挂号系统收集每天的门诊量得到历史门诊量数据，对所述历史门诊量数据进行微分变换的预处理得到微分数据，根据所述微分数据自动构建深度置信网络结构，采用聚类算法进行自动创建分组得到不同时间序列的分组数据，然后根据所述分组数据对所述深度置信网络进行训练得到门诊量预测模型，最后调用所述门诊量预测模型对指定时间序列进行门诊量的预测得到预测结果，并对所述预测结果进行所述预处理的逆变换得到预测门诊量，所述深度置信网络具有使用方便、训练简单的优点，并且，能够为医院门诊量预测提供可靠依据，预测误差小，特别适用于长线预测。