[发明专利]一种基于多元线性回归模型的医院后勤运送时间预测方法

摘要

一种基于多元线性回归模型的医院后勤运送时间预测方法，通过对医院后勤数据的分析以及现场实际情况的调研，提取出影响运送时间的指标因素，如运送任务的执行工具，所跨楼宇之间间距，所跨越楼层数，间隔科室编号之差等指标进行多元线性回归分析。再加入由以往运送任务数据集量化得出的时段繁忙程度指标作为自变量加入函数拟合，能进一步提高预测精度。本发明的方法为：根据以往数据集量化得出的时段繁忙程度指标，借助线性回归方法建立预测模型。本发明通过对运送执行工具，所跨楼宇之间间距，所跨越楼层数，间隔科室号之差等指标因素的分析，加上量化得出的时段医院繁忙程度指标，从而可以较为精准的预测后勤员工运送任务时间。

主权项

1.一种基于多元线性回归模型的医院后勤运送时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从医院后勤数据库中提取运送数据和医院的基建数据，使用数据内容有运送历史任务表、医院组织机构表、楼宇距离信息表和楼层信息表；S2：将医院组织机构表，楼宇距离信息表和楼层信息表的数据整合到运送历史任务表中，得到因变量Y和一系列的自变量X1,X2,......，Xp；S3：针对重复执行次数大于设定数量的稳定运送任务数据进行分析处理；S4：在处理同种任务方面，采取以相同任务数据的中值作为此条运送任务数据的标准，组成待多元线性拟合的数据集Y,X1,X2,......，Xp；S5：计算时段繁忙程度指标。取原运送任务数据，统计在不同时间段的运送任务数，计算不同任务数量占总的任务数的占比i取0，1，......，M；S6：将时段繁忙程度U作为一项自变量Xp+1指标加入待多元线性拟合的数据集中；S7：对加入繁忙程度指标的运送任务数据集进行多元回归线性拟合，得到多元线性函数yi＝β0+β1xi1+β2xi2+......+βpxip+εi，进而对后续的后勤运送时间进行预测。