急救呼叫量预测方法、装置、终端和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种急救呼叫量预测方法、装置、终端和存储介质，其中，方法包括，从历史记录中确定针对目标疾病的急救呼叫量对应的时序数据，并调用预测模型对时序数据进行运算，得到在目标时间段内针对目标疾病的参考急救呼叫量预测值，获取目标时间段对应的外部因素，并基于外部因素确定目标权重，采用目标权重对参考急救呼叫量预测值进行加权处理，得到目标急救呼叫量预测值，基于目标急救呼叫量预测值对医疗资源进行分配，通过实施上述方法，可以在考虑外部因素影响的情况下结合多种方式对急救呼叫量进行预测，提升急救呼叫量预测的准确性。本申请涉及区块链技术，如可以医疗资源进行分配策略写入区块链中，以对分配策略进行查询。

【技术实现步骤摘要】
急救呼叫量预测方法、装置、终端和存储介质
本专利技术涉及计算机
，具体应用于医疗
，尤其涉及一种急救呼叫量预测方法、装置、终端和存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，数据预测成为研究的热点之一，即通过对一系列的历史数据进行分析，得到数据的变化规律，并基于变化规律对未来的数据进行预测。当前，对数据预测的具体方式为获取到一系列真实存在的数据，并基于数据分析的方式统计出上述真实数据的规律，基于规律确定未知数据。然而，在急救呼叫量预测领域，单纯以历史的急救呼叫量作为分析基础得到最终的急救呼叫量，可能存在预测值与真实情况偏差较大的情况，因实际过程中，历史急救呼叫量的变化可能伴随着一些客观因素，如某区域急救呼叫量陡增与该区域新开了化工厂存在客观联系，因此，当前对于急救呼叫量预测的准确性较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种急救呼叫量预测方法、装置、终端和存储介质，可以在考虑外部因素影响的情况下结合多种方式对急救呼叫量进行预测，提升急救呼叫量预测的准确性。一方面，本专利技术实施例提供了一种急救呼本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种急救呼叫量预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n从历史记录中确定针对目标疾病的急救呼叫量对应的时序数据；/n调用预测模型对所述时序数据进行运算，得到在目标时间段内针对目标疾病的参考急救呼叫量预测值，所述预测模型包括差分整合移动平均自回归模型、线性回归模型和非线性预测模型中的至少一种；/n获取所述目标时间段对应的外部因素，并基于所述外部因素确定针对所述参考急救呼叫量预测值的目标权重，所述外部因素包括天气因数、空气因素和人为活动因素中的至少一种；/n采用所述目标权重对所述参考急救呼叫量预测值进行加权处理，得到在目标时间段内针对目标疾病的目标急救呼叫量预测值；/n基于目标急救呼叫量预测值确...

【技术特征摘要】
1.一种急救呼叫量预测方法，其特征在于，所述方法包括：
从历史记录中确定针对目标疾病的急救呼叫量对应的时序数据；
调用预测模型对所述时序数据进行运算，得到在目标时间段内针对目标疾病的参考急救呼叫量预测值，所述预测模型包括差分整合移动平均自回归模型、线性回归模型和非线性预测模型中的至少一种；
获取所述目标时间段对应的外部因素，并基于所述外部因素确定针对所述参考急救呼叫量预测值的目标权重，所述外部因素包括天气因数、空气因素和人为活动因素中的至少一种；
采用所述目标权重对所述参考急救呼叫量预测值进行加权处理，得到在目标时间段内针对目标疾病的目标急救呼叫量预测值；
基于目标急救呼叫量预测值确定针对医疗资源的分配策略，并基于所述分配策略对所述医疗资源进行分配。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史记录中记录了多个急救呼叫以及每个所述急救呼叫的触发时间，所述从历史记录中确定针对目标疾病的急救呼叫量对应的时序数据，包括：
基于所述目标疾病的特征信息确定针对所述目标疾病的急救呼叫量的至少一个统计区间，所述每个统计区间对应一个时间段，所述特征信息包括平均发病间隔、发病率和危重度中的至少一种；
基于所述至少一个统计区间和所述每个急救呼叫的触发时间对所述多个急救呼叫进行整理，得到每个统计区间下的针对所述目标疾病的急救呼叫量；
基于时间由前到后的顺序对所述各个统计区间下的针对所述目标疾病的急救呼叫量排序处理，得到针对目标疾病的急救呼叫量对应的时序数据。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型包括差分整合移动平均自回归模型、线性回归模型和非线性预测模型，所述调用预测模型对所述时序数据进行运算，得到在目标时间段内针对目标疾病的参考急救呼叫量预测值，包括：
调用差分整合移动平均自回归模型对所述时序数据进行运算，得到在目标时间段内针对所述目标疾病的第一急救呼叫量预测值；
调用线性回归模型对所述时序数据进行运算，得到在所述目标时间段内针对目标疾病的第二急救呼叫量预测值；
调用非线性预测模型对所述时序数据进行运算，得到在所述目标时间段内针对目标疾病的第三急救呼叫量预测值；
基于所述第一急救呼叫量预测值、所述第二急救呼叫量预测值和所述第三急救呼叫量预测值进行运算，得到在所述目标时间段内针对目标疾病的参考急救呼叫量预测值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一急救呼叫量预测值、所述第二急救呼叫量预测值和所述第三急救呼叫量预测值进行运算，得到在所述目标时间段内针对目标疾病的参考急救呼叫量预测值，包括：
若所述第一急救呼叫量预测值、所述第二急救呼叫量预测值和所述第三急救呼叫量预测值均满足预设筛选条件，则获取所述差分整合移动平均自回归模型对应的第一预测准确率、所述线性回归模型对应的第二预测准确率和所述非线性模型对应的第三预测准确率；
确定所述第一预测准确率对应的第一权重、所述第二预测准确率对应的第二权重和所述第三预测准确率对应的第三权重；
采用所述第一权重对所述第一急救呼叫量预测值进行加权处理，得到第一加权呼叫量预测值；
采用所述第二权重对所述第二急救呼叫量预测值进行加权处理，得到第二加权呼叫量预测值；
采用所述第三权重对所述第三急救呼叫量预测值进行加权处理，得到第三加权呼叫量预测值；
对所述第一加权呼叫量预测值、所述第二加权呼叫量预测值和所述第三加权呼叫量预测值进行求和处理，得到在所述目标时间段内针对目标疾病的参考急救呼叫量预测值。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述时序数据中包括在各个统计区间下的针对所述目标疾病的急救呼叫量，所述调用...

【专利技术属性】
技术研发人员：丛林，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44