【摘 要】
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传统绩效的评估与预测方法采取指标单一且覆盖面较窄，无法对医院绩效情况进行准确估计。针对上述不足，文中依托深度学习技术构建了多源绩效数据评估预测模型。根据DRG模型选取各项指标对传统LSTM网络进行改进，并采用双向网络提高了参数迭代的准确度。同时通过引入注意力机制有效提升了权重因子的计算精确度，再建立三重残差网络实现了对数据的训练与预测。数据实验结果表明，所提算法在预测拟合度方面与实际结果最为接近，
【基金项目】
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2021年河北省人力资源社会保障研究课题（JRS—2021-6022）；
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传统绩效的评估与预测方法采取指标单一且覆盖面较窄，无法对医院绩效情况进行准确估计。针对上述不足，文中依托深度学习技术构建了多源绩效数据评估预测模型。根据DRG模型选取各项指标对传统LSTM网络进行改进，并采用双向网络提高了参数迭代的准确度。同时通过引入注意力机制有效提升了权重因子的计算精确度，再建立三重残差网络实现了对数据的训练与预测。数据实验结果表明，所提算法在预测拟合度方面与实际结果最为接近，且其误差指标在对比算法中均为最优，从而证明了该算法具有较好的综合性能。
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