一种基于时间序列的血小板需求预测系统

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一种基于时间序列的血小板需求预测系统
申请号:CN202411520252
申请日期:2024-10-29
公开号:CN119028452B
公开日期:2025-06-06
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于时间序列的血小板需求预测系统,包括数据获取与规整模块、时间序列调整模块、时间序列分解模块、子序列建模与整合模块、模型评价模块与模型部署模块。本发明的一种基于时间序列的血小板需求预测系统使用X‑13ARIMA‑SEATS方法将血小板临床供应量序列分解为其趋势、季节性与残差子序列,对趋势与季节性分别构建TimeGPT与ARIMA模型(或使用SNAIVE方法)进行子序列预测,基于乘法分解将预测结果重新组合为对序列整体的预测,从而构建了趋势×季节性的分解‑组合模型。
技术关键词
需求预测系统 序列 模块 集成临床 数据 迭代算法 格式 指标 脚本 决策 指数 变量 参数