[发明专利]基于大数据的医院选址方法、装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据的医院选址方法，其特征在于，包括：

基于向量机分类算法建立医院选址模型；

生成样本数据，所述样本数据至少包括多个医院的特征向量集，所述特征向量集至少包括人口因素类特征向量、交通设施类特征向量、竞争强度类特征向量、用户意图反馈类特征向量以及综合类特征向量；

根据所述样本数据训练所述医院选址模型；

获取多个待选址的特征向量集；

将多个待选址的特征向量集输入经训练的医院选址模型；以及

根据所述医院选址模型的输出确定是否将各候选址作为选址地址。

2.如权利要求1所述的基于大数据的医院选址方法，其特征在于，所述多个待选址于总候选区域内选取，其中所述根据所述医院选址模型的输出确定是否将各候选址作为选址地址还包括：

展示所述总候选区域的地图，并以不同的颜色、形状、大小或他们的组合标记确定为选址地址的候选址以及确定为非选址地址的候选址。

3.如权利要求2所述的基于大数据的医院选址方法，其特征在于，所述总候选区域的地图具有多级缩放模式，

当所述总候选区域的地图以最高级放大模式显示时，确定为选址地址的候选址以及确定为非选址地址的候选址以不同的颜色标记；以及

当所述总候选区域的地图自最高级逐级缩小时，聚合相近区域内的标记，并以不同颜色的比例图标显示该区域内确定为选址地址的候选址以及确定为非选址地址的候选址的比例。

4.如权利要求2或3所述的基于大数据的医院选址方法，其特征在于，所述人口因素类特征向量至少包括人口数量特征向量及购买水平特征向量，

所述人口数量特征向量x₁₁为：

其中，a_i表示第i个人，n₁为人口总数；当(a_i)_f∈P:dist((a_i)_f,o)r时，a_i＝1，否则a_i＝0，其中(a_i)_f表示第i个人处于f位置，P表示在总候选区域范围内的所有位置点集合，o为待选址的位置，dist((a_i)_f,o)表示a_i这个人处于f位置与o位置之间的距离，r为可行半径；

所述购买水平特征向量x₁₂为：

(b_i)_g∈P:dist((b_i)_g,o)r时，

否则，x₁₂＝0，

其中，(b_i)_g∈P:dist((b_i)_g,o)r，b_i表示第i个消费点，n₂为消费点总数，(b_i)_g表示该消费点处于g位置，为一天内去第i个消费点的人数，为每个人去第i个消费点的平均花费。