【摘 要】
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基于贪心算法建立可靠的智能导检路径优化模型,依据预测多个检查项目的体检顺序及时间节点信息,优化健康体检时间.将2021年3月份江苏省中医院体检中心的体检数据作为初始数据样本,经过数据清洗最终选择29126条数据作为研究对象,利用最小二乘法拟合数据构建体检客户到达率与时间的函数关系,将误差平方和(SSE)及R-square作为评价指标,建立以服务时间、排队时间、路程时间三者总时间的智能导检模型.研究结果表明,体检客户到达率SSE值分别为5.115、0.7878、4.541等,R-square值分别为0.97
【机 构】
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南京中医药大学人工智能与信息技术学院,江苏南京210023;江苏省中医院信息数据中心,江苏南京210004
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基于贪心算法建立可靠的智能导检路径优化模型,依据预测多个检查项目的体检顺序及时间节点信息,优化健康体检时间.将2021年3月份江苏省中医院体检中心的体检数据作为初始数据样本,经过数据清洗最终选择29126条数据作为研究对象,利用最小二乘法拟合数据构建体检客户到达率与时间的函数关系,将误差平方和(SSE)及R-square作为评价指标,建立以服务时间、排队时间、路程时间三者总时间的智能导检模型.研究结果表明,体检客户到达率SSE值分别为5.115、0.7878、4.541等,R-square值分别为0.9796、0.9967、0.8986等.模型拟合效果较好,基于贪心算法的智能导检模型完成规划体检顺序,预测体检路径.
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