一种基于增强黑翅鸢算法的患者就医等待时间预测模型

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一种基于增强黑翅鸢算法的患者就医等待时间预测模型
申请号:CN202510492836
申请日期:2025-04-18
公开号:CN120299658A
公开日期:2025-07-11
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于增强黑翅鸢算法的患者就医等待时间预测模型,基于两种改进策略和BKA提出了RDBKA,以提高预测模型的准确性和泛化能力,随机备用策略增强了种群初始化的解空间覆盖率,而双自适应权重策略增强了算法的搜索能力和退出局部最优解的能力;并提出了RDBKA‑KELM预测模型,该模型将KELM预测方法与高性能RDBKA算法相结合,能提高预测模型的准确性和泛化能力,高效预测患者等待时间。
技术关键词
算法 患者 权重策略 径向基核函数 概率密度函数 斯皮尔曼相关系数 人脸识别打卡 超参数 样本 打卡系统 训练集 方程 学习机 异常数据 标签 矩阵 覆盖率