基于人工神经网络的医疗器材需求预测

摘要：

为揭示库存数据中的复杂关系进而降低库存水平,基于黑箱方法的思想,首先找出影响需求的各个因素,然后建立一个采用LM算法的BP神经网络初始预测模型,并用库存的历史数据进行网络训练,使影响需求的各个因素的内在联系的信息分散存储于权值矩阵W中,从而获得最终预测模型.利用此模型对大坪医院医疗器材进行需求预测,据此进行采购和库存管理,大大地降低了医院的库存成本,为医院库存系统的库存控制和管理决策提供了理论依据.

关键词：BP神经网络、库存控制、医疗器材、需求预测

所属期刊栏目：26

分类号：R197.39(保健组织与事业（卫生事业管理）)

在线出版日期：2003-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：156-158