一种医院用能预测方法、装置以及处理设备制造方法及图纸

本申请提供了一种医院用能预测方法、装置以及处理设备，用于为医院的用能数据的预测需求，提供一个更为精确的预测方案，从而在用能方面可以为医院的运营管理工作提供更为精确的数据参考。方法包括：获取医院运营工作中涉及的历史用能数据；遍历历史用能数据，确定历史用能数据中相关的不同关键指标；从历史用能数据中确定不同关键指标下的指标参数；将历史用能数据和不同关键指标下的指标参数作为训练数据，训练初始模型在训练数据的基础上，通过结合不同关键指标之间指标参数的相互影响来预测用能数据，完成预设的训练目标后得到用能数据预测模型，用能数据预测模型具体用于根据输入的不同关键指标下的指标参数预测对应时间段内的用能数据。时间段内的用能数据。时间段内的用能数据。

【技术实现步骤摘要】
一种医院用能预测方法、装置以及处理设备


[0001]本申请涉及医院领域，具体涉及一种医院用能预测方法、装置以及处理设备。

技术介绍

[0002]在医院的运营管理工作中，对于医院的用能，也是一大需要进行重视还有决策的因素，既关系到医院的科学化、智慧化运行，也符合了如今双碳政策的节能减排目标。
[0003]而在用能监控方面，可以采用预测方式来预测未来时间内的用能情况来提供数据参考，通常将用能数据当成一种时序数据，通过其中涉及的用能发展趋势来预测目标时间段内的用能情况。
[0004]然而，本申请专利技术人发现，在医院场景下，采用历史用能数据的发展趋势来预测目标时间段内的用能数据，却存在着精度不佳的问题，本申请专利技术人认为这是由于医院场景较为特殊的缘故，不适用常规领域的预测方式，因此需要结合医院场景对其中涉及的预测逻辑继续进行优化。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种医院用能预测方法、装置以及处理设备，用于为医院的用能数据的预测需求，提供一个更为精确的预测方案，从而在用能方面可以为医院的运营管理工作提供更为精确的数据参考。
[0006]第一方面，本申请提供了一种医院用能预测方法，方法包括：
[0007]获取医院运营工作中涉及的历史用能数据，历史用能数据具体为历史时间段内的用能数据；
[0008]遍历历史用能数据，确定历史用能数据中相关的不同关键指标；
[0009]从历史用能数据中确定不同关键指标下的指标参数；
[0010]将历史用能数据和不同关键指标下的指标参数作为训练数据，训练初始模型在训练数据的基础上，通过结合不同关键指标之间指标参数的相互影响来预测用能数据，完成预设的训练目标后得到用能数据预测模型，其中，用能数据预测模型具体用于根据输入的不同关键指标下的指标参数预测对应时间段内的用能数据。
[0011]结合本申请第一方面，在本申请第一方面第一种可能的实现方式中，将历史用能数据和不同关键指标下的指标参数作为训练数据，训练初始模型在训练数据的基础上，通过结合不同关键指标之间的指标参数的相互影响来预测用能数据，具体包括：
[0012]将历史用能数据和不同关键指标下的指标参数作为训练数据，训练初始模型在训练数据的基础上，在依次迭代相邻的单位时间段内的用能数据的预测方式下，通过结合不同关键指标之间的指标参数的相互影响来预测用能数据。
[0013]结合本申请第一方面，在本申请第一方面第二种可能的实现方式中，不同关键指标具体包括天气、核心用能设备及其数量、住院量、门诊量和建筑面积。
[0014]结合本申请第一方面第一种或者第二中可能的实现方式，在本申请第一方面第三
种可能的实现方式中，方法还包括：
[0015]对用能数据预测模型设定预测的目标时间段，并从预先接入物联网网络的相关设备处，获取对应的不同关键指标下的目标指标参数；
[0016]对用能数据预测模型输入不同关键指标下的目标指标参数，以使得用能数据预测模型根据不同关键指标下的目标指标参数预测目标时间段内对应的用能数据；
[0017]获取用能预测模型输出的用能数据预测结果。
[0018]结合本申请第一方面第三种可能的实现方式，在本申请第一方面第四种可能的实现方式中，用能数据预测结果具体包括每个关键指标下的指标参数的变化，对于其他关键指标下的指标用能数据的影响还有对于整体用能数据的影响。
[0019]结合本申请第一方面第三种可能的实现方式，在本申请第一方面第五种可能的实现方式中，不同关键指标具体还以不同区域进行划分，用能数据预测结果具体包括针对不同区域预测的用能数据，不同区域具体包括不同物理区域或者不同功能区域。
[0020]结合本申请第一方面第三种可能的实现方式，在本申请第一方面第六种可能的实现方式中，方法还包括：
[0021]通过3D可视化界面，展示用能数据预测结果。
[0022]第二方面，本申请提供了一种医院用能预测装置，装置包括：
[0023]获取单元，用于获取医院运营工作中涉及的历史用能数据，历史用能数据具体为历史时间段内的用能数据；
[0024]确定单元，用于遍历历史用能数据，确定历史用能数据中相关的不同关键指标；
[0025]确定单元，还用于从历史用能数据中确定不同关键指标下的指标参数；
[0026]训练单元，用于将历史用能数据和不同关键指标下的指标参数作为训练数据，训练初始模型在训练数据的基础上，通过结合不同关键指标之间指标参数的相互影响来预测用能数据，完成预设的训练目标后得到用能数据预测模型，其中，用能数据预测模型具体用于根据输入的不同关键指标下的指标参数预测对应时间段内的用能数据。
[0027]结合本申请第二方面，在本申请第二方面第一种可能的实现方式中，训练单元，具体用于：
[0028]将历史用能数据和不同关键指标下的指标参数作为训练数据，训练初始模型在训练数据的基础上，在依次迭代相邻的单位时间段内的用能数据的预测方式下，通过结合不同关键指标之间的指标参数的相互影响来预测用能数据。
[0029]结合本申请第二方面，在本申请第二方面第二种可能的实现方式中，不同关键指标具体包括天气、核心用能设备及其数量、住院量、门诊量和建筑面积。
[0030]结合本申请第二方面第一种或者第二中可能的实现方式，在本申请第二方面第三种可能的实现方式中，装置还包括应用单元，用于：
[0031]对用能数据预测模型设定预测的目标时间段，并从预先接入物联网网络的相关设备处，获取对应的不同关键指标下的目标指标参数；
[0032]对用能数据预测模型输入不同关键指标下的目标指标参数，以使得用能数据预测模型根据不同关键指标下的目标指标参数预测目标时间段内对应的用能数据；
[0033]获取用能预测模型输出的用能数据预测结果。
[0034]结合本申请第二方面第三种可能的实现方式，在本申请第二方面第四种可能的实
现方式中，用能数据预测结果具体包括每个关键指标下的指标参数的变化，对于其他关键指标下的指标用能数据的影响还有对于整体用能数据的影响。
[0035]结合本申请第二方面第三种可能的实现方式，在本申请第二方面第五种可能的实现方式中，不同关键指标具体还以不同区域进行划分，用能数据预测结果具体包括针对不同区域预测的用能数据，不同区域具体包括不同物理区域或者不同功能区域。
[0036]结合本申请第二方面第三种可能的实现方式，在本申请第二方面第六种可能的实现方式中，装置还包括展示单元，用于：
[0037]通过3D可视化界面，展示用能数据预测结果。
[0038]第三方面，本申请提供了一种处理设备，包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，处理器调用存储器中的计算机程序时执行本申请第一方面或者本申请第一方面任一种可能的实现方式提供的方法。
[0039]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有多条指令本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医院用能预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取医院运营工作中涉及的历史用能数据，所述历史用能数据具体为历史时间段内的用能数据；遍历所述历史用能数据，确定所述历史用能数据中相关的不同关键指标；从所述历史用能数据中确定所述不同关键指标下的指标参数；将所述历史用能数据和所述不同关键指标下的指标参数作为训练数据，训练初始模型在所述训练数据的基础上，通过结合所述不同关键指标之间指标参数的相互影响来预测用能数据，完成预设的训练目标后得到用能数据预测模型，其中，所述用能数据预测模型具体用于根据输入的所述不同关键指标下的指标参数预测对应时间段内的用能数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述历史用能数据和所述不同关键指标下的指标参数作为训练数据，训练初始模型在所述训练数据的基础上，通过结合所述不同关键指标之间的指标参数的相互影响来预测用能数据，具体包括：将所述历史用能数据和所述不同关键指标下的指标参数作为所述训练数据，训练所述初始模型在所述训练数据的基础上，在依次迭代相邻的单位时间段内的用能数据的预测方式下，通过结合所述不同关键指标之间的指标参数的相互影响来预测用能数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述不同关键指标具体包括天气、核心用能设备及其数量、住院量、门诊量和建筑面积。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述用能数据预测模型设定预测的目标时间段，并从预先接入物联网网络的相关设备处，获取对应的所述不同关键指标下的目标指标参数；对所述用能数据预测模型输入所述不同关键指标下的目标指标参数，以使得所述用能数据预测模型根据所述不同关键指标下的目标指标参数预测所述目标时间段内对应的用能数据；...

【专利技术属性】
技术研发人员：张征，王靖，姚信选，周盛，周一帆，
申请(专利权)人：唯阜德武汉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：