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《西南交通大学》 2017年
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血液供需预测模型及盈缺预警机制研究

孙浩  
【摘要】:近年来,血荒现象在全国各地频繁发生,无偿献血者的血液偏型和无偿献血季节性变化更使得血荒现象变得常态化。血液供应量和需求量在各种外部环境的共同影响下,呈现不规则和非线性特性。而建立血液供需预测模型,优化血液管理,将是缓解各种血荒现象的重要手段。基于以往的相关预测研究,本文将尝试不同的预测模型,并将不同特性的预测模型相互融合,探寻预测效果更为理想的组合预测模型。本文实现了 ARIMA(自回归移动平均)模型和ANN(神经网络)模型以及ARIMA和KALMAN FILTER(卡尔曼滤波)模型的有效融合,并将组合预测模型运用到血液供需预测中,得到了较为理想的血液供需预测结果。在预测结果评价和模型评估阶段,我们将运用MAPE(平均绝对误差),RMSE(均方根误差)等经典预测模型评估方法对各预测模型进行有效性评价。同时为了更好的说明预测模型的有效性,还引入了未在本文详细介绍的其他常用模型,对模型有效性进行横向比较。评估结果证明,基于ARIMA模型的组合预测模型ARIMA-ANN和ARIMA-KALMAN模型拥有更佳的预测效果。最后,本文将在有效的供需预测基础上,综合考虑血液中心的采供血能力,建立一套血液预警机制,为血液中心的采供血计划以及医院用血规范的制定提供合理有效的参考。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:R197.6

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