作者：张筠莉 杨祯山门诊量预测灰色理论累加生成累减还原
摘要：门诊量预测是现代医院电梯交通以及医疗资源优化配置的重要前提。为了有效地预测医院的门诊量，提出一种将灰色预测方法与RBF神经网络有机结合的灰色神经网络组合预测方法。该方法利用灰色预测中的累加生成运算（AGO）对原始观测数据进行变换，得到规律性较强的累加数据，作为神经网络的建模和训练样本。所提出的方法既避免了灰色预测方法存在的理论误差，又提高了神经网络的训练速度和预测精度，对短期的医院门诊量预测具有较强的实用价值。结果表明：所提出的方法具有良好的预测精度。
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