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基于多特征集成决策树算法的门诊需求预测

彭俊 张肖建 徐超 谢勇 项薇 何达

北京生物医学工程2021,Vol.40Issue(1):68-73,6.
北京生物医学工程2021,Vol.40Issue(1):68-73,6.DOI:10.3969/j.issn.1002-3208.2021.01.009

基于多特征集成决策树算法的门诊需求预测

Outpatient demand forecasting based on multi-feature ensemble decision tree algorithm

彭俊 1张肖建 1徐超 1谢勇 1项薇 1何达2

作者信息

  • 1. 宁波大学机械工程与力学学院(浙江宁波 315211)
  • 2. 宁波大学先进储能技术与装备研究院(浙江宁波315211)
  • 折叠

摘要

关键词

门诊需求预测/多特征/GBDT/随机森林/ARIMA

分类

医药卫生

引用本文复制引用

彭俊,张肖建,徐超,谢勇,项薇,何达..基于多特征集成决策树算法的门诊需求预测[J].北京生物医学工程,2021,40(1):68-73,6.

基金项目

宁波市自然科学基金(202003N4154)资助 (202003N4154)

北京生物医学工程

OACSTPCD

1002-3208

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