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【中文期刊】 尹方媛 韩晴 等 《中国医学装备》 2025年22卷2期 138-142页ISTIC
【摘要】 目的:构建基于粒子群优化长短期记忆(PSO-LSTM)算法的医用耗材预测模型,预测医用耗材消耗量,实现医用耗材的精细化管理.方法:构建基于PSO-LSTM算法的医用耗材预测模型,分析医用耗材消耗情况,并对耗材用量进行评估.选取2024年3月...
【关键词】 粒子群优化长短期记忆算法；医用耗材管理；预测模型；
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【中文期刊】 邱亚娟 张建平 等 《中国输血杂志》 2025年38卷2期 257-262页ISTICCA
【摘要】 目的 运用自回归移动平均模型(autoregressive intgrated moving average model,ARIMA)、长短时记忆循环神经网络(long short-term memory,LSTM)和ARIMA-LSTM组...
【关键词】 ARIMA模型；LSTM模型；ARIMA-LSTM模型；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 马艺菲 许书君 等 《中国卫生统计》 2024年41卷2期 207-212页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 基于传染病动力学SEAIQR(susceptible-exposed-asymptomatic-infected-quarantined-removed)模型和Dropout-LSTM(Dropout long short term ...
【关键词】 新型冠状病毒肺炎；SEAIQR模型；Dropout-LSTM模型；
- 概要：
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【中文期刊】 郑良 高琦 等 《中国卫生统计》 2024年41卷3期 393-397页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 比较季节自回归移动平均模型(SARIMA)、长短期记忆网络(LSTM)、经验动态建模(EDM)在包含及不包含气象因素的情况下预测潍坊市肾综合征出血热(HFRS)发病的效果,探索最佳预测模型.方法 选取 2011 年1 月至 2017 ...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王巍 丁辉 等 《中国医学物理学杂志》 2024年41卷2期 233-240页ISTICCSCD
【摘要】 结合遗传算法全局寻优的特点提出一种GC-LSTM模型,该模型通过特定遗传策略的遗传算法自动迭代搜寻C-LSTM模型最佳超参数配置.利用遗传迭代结果配置模型,并按照医疗仪器促进协会制定分类标准在MIT-BIH心律失常数据库上进行验证.经过测试...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 穆妮热·克日木 买吾拉江·依马木 等 《重庆医学》 2024年53卷22期 3375-3379页MEDLINEISTICCA
【摘要】 目的 运用 自回归移动平均(ARMA)模型和长期短期记忆(LSTM)深度神经网络对新疆伽师县肺结核的发病趋势进行预测.方法 收集该地2014年1月至2023年6月法定传染病报告肺结核数据构建数据集,其中2014年1月至2021年12月的肺结...
- 概要：
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【中文期刊】 唐诗诗 李宇轩 等 《医学信息学杂志》 2024年45卷8期 71-77页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 探究前沿技术在肾综合征出血热发病率预测中的应用,梳理、组合多种时序分析方法,评价并筛选最佳模型.方法/过程 利用2004-2020年全国肾综合征出血热发病率数据,基于统计学方法的SA-RIMA、STL-ARIMA、TBATS模型...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵旭 邢思敏 等 《现代食品》 2024年30卷21期 6-9,13页
【摘要】 本文根据粮仓密集阵列式测温系统所提取的温度数据,构建了一种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的粮堆"热皮"厚度预测模型.结果表明,该模型可以较好地预测粮堆"热皮"厚度.东侧列间、西侧列间和层间3种基...
【关键词】 长短期记忆网络(LSTM)；"热皮"厚度；预测模型；
- 概要：
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【中文期刊】 胡诗玮 李楠 等 《中国医学物理学杂志》 2023年40卷3期 392-396页ISTICCSCD
【摘要】 基于人工脉冲神经网络建立新型门诊静脉采血智能预约平台.在数据源整合处理模块中,基于脉冲神经网络设计局部递归的人工脉冲神经网络,实现多类型预约数据源的整合处理.在序列特征挖掘模块中,利用多层双向LSTM网络建立PDCA模型,提取门诊静脉采血预...
【关键词】 脉冲神经网络；门诊静脉采血；多层双向LSTM网络；
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【中文期刊】 翟梦梦 王旭春 等 《中国卫生统计》 2022年39卷2期 162-166,171页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 探讨基于keras的LSTM模型和SARIMA模型预测我国北方省份流感样病例数的可行性,为流感防控工作提供合理的预测方法.方法 利用国家流感中心2013-2019年北方省份的周流感监测数据构建LSTM模型和SARIMA模型,并进行预测...
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