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医院诊床比影响因素的大数据挖掘

The Big Date Mining of Hospital Outpatients and Beds Ratio Factors

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【作者】 居发礼付祥钊

【Author】 Ju Fali;Fu Xiangzhao;Chongqing University;Chongqing Hairun Institute of Energy-saving Research;

【机构】 重庆大学重庆海润节能研究院

【摘要】 提出了"诊床比"作为医院暖通空调设计和运行非常重要的基础工程参数,形成了"先挖掘分析因素,再于其中挖掘影响因素"的两级影响因素大数据挖掘方法。利用该方法挖掘得到年平均诊床比显著性影响因素9个,可作为年平均诊床比拟合公式的参数;得到逐日诊床比显著性影响因素2个,可作为逐日诊床比预测的修正影响因素。

【Abstract】 Proposed the ratio of outpatients and beds as a very important basic project parameter for hospital HVAC design and operation,and form the big data mining methods of "first analysis of the factors,then tap the factors in which",then get nine significant factors as a fitting formula factors of the average outpatients and bed ratio,get two significant factors of daily outpatients and beds ratio,which can be used as predicted correction factors.

【基金】 国家自然科学基金NO.51278506
  • 【会议录名称】 2015年第十六届西南地区暖通热能动力及空调制冷学术年会论文集
  • 【会议名称】2015年第十六届西南地区暖通热能动力及空调制冷学术年会
  • 【会议时间】2015-10-14
  • 【会议地点】中国四川绵阳
  • 【分类号】R197.3;TP311.13
  • 【主办单位】四川省制冷学会空调热泵专业委员会、四川省土木建筑学会暖通热能专业委员会、中国勘察设计协会建筑环境与设备分会四川省委员会
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