单位文秘网 2021-08-21 08:57:04 点击: 次
思想是:根据时间序列资料、逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均值,以反映长期趋势的方法。因此,当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响,起伏较大,不易显示出事件的发展趋势时,使用移动平均法可以消除这些因素的影响,显示出事件的发展方向与趋势(即趋势线),然后依趋势线分析预测序列的长期趋势[2-3]。
移动平均法可以分为:简单移动平均和加权移动平均,系统采用的是简单移动平均算法。简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下:
Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n
在此公式中,oFt表示对下一期的预测值;on表示移动平均的时期个数;oAt-1表示前期实际值;oAt-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。
3.2.2 预测效果
3.2.2.1传染病预测 根据2011年1月~2014年12月这一段时间的传染病数据,运用移动平均算法对数据进行处理,预测2015年度宁波市传染病发病数量预测,见图5。
3.2.2.2 门急诊预测 在宁波市某医院2014年门急诊量数据的基础上,运用移动平均算法对2015年该院的门急诊量进行预测,图6为2014年该医院的门急诊量统计,预测结果见图7。
4 讨论
该数据挖掘系统有效地利用了区域卫生信息平台中的海量数据,采用海量检索、人工智能和统计学等方法对宁波地区传染病、慢性病中涉及的循证医学统计指标进行分析,对医院门急诊量进行预测,有助于宁波地区医疗管理用户更加合理、有效地配置卫生资源及配套设施,为各项医疗计划的制定,及决策的实施提供可靠的理论依据。随着科技的进步,数据挖掘技术在疾病诊疗、药物应用,及医疗决策支持中的挖掘应用范围会越来越广,数据挖掘分析平台将衍生出更多面向具体问题的分析子平台,从而能够更好的为疾病诊疗带来保障。
参考文献:
[1] 孙向东,黄晓琴,朱春伦,等. 基于循证医学的海量医学数据挖掘分析方法研究[J]. 医学信息学杂志,2015,(3):11-16.
[2]邱宏,陈静. 移动平均趋势法在医院门诊量动态分析中的应用[J].宁夏医学杂志,2012,34(9):932-934.
[3]陈辉,周雄辉,朱燕,等. 移动平均季节指数法在预测门诊量和出院人数中的运用[J]. 中国卫生统计,2012,29(2):312.编辑/金昊天
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