关键词：医院门诊量 svc 抛物线 svc和抛物线模型相结合 

摘要：针对医院门诊流量时间序列的高维度、非线性和时变性等特征,利用KPCA对门诊流量样本进行核主成分特征提取,获取核主元矩阵;再把KPCA提取出来的核主元矩阵用抛物线模型捕捉医院门诊量的变化特征,通过残差将KPCA和抛物线模型预测结果进行融合。研究结果表明这种组合模型预测可以避免单一模型预测的不足,融合两种模型的优点,很好地对医院门诊量进行评估。

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