近年來,血荒現(xiàn)象在全國各地頻繁發(fā)生,無償獻血者的血液偏型和無償獻血季節(jié)性變化更使得血荒現(xiàn)象變得常態(tài)化。血液供應(yīng)量和需求量在各種外部環(huán)境的共同影響下,呈現(xiàn)不規(guī)則和非線性特性。而建立血液供需預(yù)測模型,優(yōu)化血液管理,將是緩解各種血荒現(xiàn)象的重要手段�；谝酝南嚓P(guān)預(yù)測研究,本文將嘗試不同的預(yù)測模型,并將不同特性的預(yù)測模型相互融合,探尋預(yù)測效果更為理想的組合預(yù)測模型。本文實現(xiàn)了 ARIMA（自回歸移動平均）模型和ANN（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模型以及ARIMA和KALMAN FILTER（卡爾曼濾波）模型的有效融合,并將組合預(yù)測模型運用到血液供需預(yù)測中,得到了較為理想的血液供需預(yù)測結(jié)果。在預(yù)測結(jié)果評價和模型評估階段,我們將運用MAPE（平均絕對誤差）,RMSE（均方根誤差）等經(jīng)典預(yù)測模型評估方法對各預(yù)測模型進行有效性評價。同時為了更好的說明預(yù)測模型的有效性,還引入了未在本文詳細介紹的其他常用模型,對模型有效性進行橫向比較。評估結(jié)果證明,基于ARIMA模型的組合預(yù)測模型ARIMA-ANN和ARIMA-KALMAN模型擁有更佳的預(yù)測效果。最后,本文將在有效的供需預(yù)測基礎(chǔ)上,綜合考慮血液中心的采供血能力,建立一套... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 選題意義
        1.1.3 研究目的
    1.2 研究內(nèi)容和方法
        1.2.1 研究內(nèi)容
        1.2.2 研究方法
        1.2.3 技術(shù)路線
第2章 文獻綜述
    2.1 血液供需定量預(yù)測研究
        2.1.1 回歸模型
        2.1.2 灰色預(yù)測模型
        2.1.3 人口統(tǒng)計學(xué)模型
        2.1.4 ARIMA模型
        2.1.5 其他常用模型
    2.2 其他領(lǐng)域預(yù)測算法研究
    2.3 預(yù)警機制研究
        2.3.1 統(tǒng)計分析模型
        2.3.2 仿真模型
    2.4 研究述評
第3章 預(yù)測模型研究
    3.1 問題描述
    3.2 預(yù)測模型概述
        3.2.1 ARIMA模型
        3.2.2 ANN模型
        3.2.3 KALMAN濾波模型
    3.3 模型實例計算
        3.3.1 ARIMA模型的求解
        3.3.2 ARIMA-ANN模型
        3.3.3 ARIMA-KALMAN濾波模型
    3.4 預(yù)測結(jié)果及模型評估
        3.4.1 預(yù)測結(jié)果
        3.4.2 模型評估
第4章 預(yù)警機制研究
    4.1 預(yù)警線設(shè)定
        4.1.1 研究對象
        4.1.2 預(yù)警線設(shè)定
        4.1.3 實例驗證
    4.2 預(yù)警應(yīng)對措施
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 研究結(jié)論
    5.2 研究展望
    5.3 總結(jié)
致謝
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
[1]Development of an adaptive Kalman filter-based storm tide forecasting model[J]. 莫啟明,黎宇軒,許嘉賢.  Journal of Hydrodynamics. 2016(06)
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碩士論文
[1]突發(fā)事件應(yīng)急血液需求預(yù)測研究[D]. 朱莎.上海交通大學(xué) 2013
[2]非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急血液保障特性和需求預(yù)測模型的研究[D]. 黃鋼.西南交通大學(xué) 2012



本文編號：2917062