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基于ATT-FC-LSTM模型的远程会诊服务时长预测
1
作者
翟运开
贾启硕
+1 位作者
乔岩
赵杰
《管理学报》
北大核心
2025年第3期568-576,共9页
针对远程会诊服务时长异质性、动态性、随机性等特点,使用注意力机制与全连接层相结合的长短期记忆神经网络算法来预测远程会诊服务时长,利用回归预测和分类预测两种方法评估算法预测性能。该模型堆叠了一个注意力层、3个全连接层和两...
针对远程会诊服务时长异质性、动态性、随机性等特点,使用注意力机制与全连接层相结合的长短期记忆神经网络算法来预测远程会诊服务时长,利用回归预测和分类预测两种方法评估算法预测性能。该模型堆叠了一个注意力层、3个全连接层和两层长短期记忆神经网络,以实现对输入数据的选择性关注和更高级别的特征表示,从而提高模型的性能和表示能力。与4种流行的机器学习算法相比,该设计模型在分类预测中的多个预测性能评价指标上均表现更优,并在此基础上计算得出对远程会诊服务时长影响程度最大的4个变量,依次为会诊专家、会诊科室、专家是否迟到和专家职称。
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关键词
深度学习
远程会诊服务时长
长短期记忆神经网络
注意力机制
分类预测
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职称材料
题名
基于ATT-FC-LSTM模型的远程会诊服务时长预测
1
作者
翟运开
贾启硕
乔岩
赵杰
机构
郑州大学管理学院
互联网医疗系统与应用国家工程实验室
河南省智能健康信息系统国际联合实验室
郑州大学第一附属医院
出处
《管理学报》
北大核心
2025年第3期568-576,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(72202217)
河南省高等学校哲学社会科学基础研究资助重大项目(2022-JCZD-21)
中国博士后科学基金资助项目(2023M743163)。
文摘
针对远程会诊服务时长异质性、动态性、随机性等特点,使用注意力机制与全连接层相结合的长短期记忆神经网络算法来预测远程会诊服务时长,利用回归预测和分类预测两种方法评估算法预测性能。该模型堆叠了一个注意力层、3个全连接层和两层长短期记忆神经网络,以实现对输入数据的选择性关注和更高级别的特征表示,从而提高模型的性能和表示能力。与4种流行的机器学习算法相比,该设计模型在分类预测中的多个预测性能评价指标上均表现更优,并在此基础上计算得出对远程会诊服务时长影响程度最大的4个变量,依次为会诊专家、会诊科室、专家是否迟到和专家职称。
关键词
深度学习
远程会诊服务时长
长短期记忆神经网络
注意力机制
分类预测
Keywords
deep learning
duration of teleconsultation services
long short-term memory(LSTM)neural network
attention mechanism
classification prediction
分类号
C93 [经济管理—管理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ATT-FC-LSTM模型的远程会诊服务时长预测
翟运开
贾启硕
乔岩
赵杰
《管理学报》
北大核心
2025
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