技术特征：1.一种改进arima-grnn模型与诺莫图的临床输血量预测及分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
技术总结一种改进ARIMA‑GRNN模型与诺莫图的临床输血量预测及分析方法，为医疗机构不同科室及血站的血液储备提供数据参考，属于时间序列预测领域。本发明包括：基于求和自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA)与广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)，建立适合医疗机构的输血量预测ARIMA‑GRNN模型，根据医疗机构的用血量数据在训练过程中获取模型的最优参数，并基于Logistic模型利用R语言绘制诺莫图(Nomogram)，量化分析各因子对临床输血量的影响。实验结果表明，本发明建立的血液预测模型具有较好的预测效果，可为医疗机构不同科室及血站的血液储备提供数据参考。
技术研发人员：兰朝凤,于新雨,张磊,郭锐,陈英淇,赵世龙
受保护的技术使用者：哈尔滨理工大学
技术研发日：技术公布日：2024/3/11