换一批ARIMA模型联合LSTM神经网络建立药品采购决策预测模型
Construction of Drug Procurement Decision Prediction Model Under the Combination of ARIMA Model with LSTM Neural Network
摘要为了解某院药品采购决策趋势,建立合适的药品采购决策预测模型,收集2022 年6 月—2023 年3 月共计10 个月的系统采购数据,建立并评价ARIMA模型联合LSTM神经网络药品采购模型,分析实施基本药物监管1 个月前后相关数据的变化趋势.结果表明,与项目实施前1 个月对比,紧急补货率由1.68%降至1.35%,降幅19.6%;断货率由0.44%降至0.27%,降幅38.6%;日均库存周转率由9.33%升至10.68%,增幅14.47%.说明ARIMA模型联合LSTM神经网络建立药品采购决策模型,可降低药品供应服务成本,减少药品断供风险.
更多相关知识
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-8646.2024.02.020
发布时间
2024-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
- 浏览12
- 被引4
- 下载12
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
