卿 玥，耿 娜，祝延红

(1. 上海交通大学机械与动力工程学院，上海 200240；2. 上海交通大学中美物流研究院，上海 200030；3. 上海交通大学附属第一人民医院，上海 200080)

1 引言

及时的图像检查对于患者病情诊断和后续手术安排至关重要。准确预测患者需求，有利于图像检查资源的能力分派，减少患者术前等待时间，缩短住院时长，提高病床利用率。

患者需求预测问题，现有研究主要集中在急诊患者需求预测，预测方法可分为线性和非线性方法。大部分相关研究均采用线性预测，常用方法有多元回归分析和时间序列分析。文献[1]发现相较单变量季节Holt-Winters指数平滑法，多变量向量自回归模型在预测急诊患者需求时准确度更高。文献[2]应用基于条件极大似然法的泊松自回归模型预测急诊患者日需求。文献[3]考虑气候、时间因素和患者分类，对比简单季节指数平滑、三次指数平滑、季节自回归差分移动平均(SARIMA)和多元SARIMA四种方法预测急诊患者需求的效果。文献[4]对急诊部门住院患者需求和住院时长进行短期预测，对比了移动平均、简单指数平滑和自回归差分移动平均模型(ARIMA)的预测效果。文献[5]采用ARIMA模型对两类急诊患者需求及其总需求进行预测。文献[6]综述了预测急诊和门诊患者需求的历史文献，对比分析了带有时间变量的回归分析和时间序列模型。

非线性方法以神经网络模型为主。文献[7]应用回归分析和人工神经网络(ANN)对急诊患者需求进行短期、中期和长期预测，发现ANN在中短期预测中占优。……