關鍵詞：醫院門診量 svc 拋物線 svc和拋物線模型相結合 

摘要：針對醫院門診流量時間序列的高維度、非線性和時變性等特征,利用KPCA對門診流量樣本進行核主成分特征提取,獲取核主元矩陣;再把KPCA提取出來的核主元矩陣用拋物線模型捕捉醫院門診量的變化特征,通過殘差將KPCA和拋物線模型預測結果進行融合。研究結果表明這種組合模型預測可以避免單一模型預測的不足,融合兩種模型的優點,很好地對醫院門診量進行評估。

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