基于 CV-SVM 方法的手术时间估计

摘要：

手术时间估计是进行科学手术排程的前提和依据，为了能够准确地估计手术时间从而为手术排程提供有效信息，采用交叉验证（ CV）方法优化支持向量机（ SVM）参数，构建基于交叉验证的支持向量机模型对手术时间进行估计。为了验证模型的性能，将CV-SVM模型与径向基（ RBF）神经网络模型相对比，通过某医院眼科角膜移植手术时间估计进行实例验证。结果表明，相比RBF模型，基于CV-SVM模型的手术时间估计结果平均绝对百分误差在11％以内，相对误差在23％以内，验证了模型的有效性，为手术时间估计提供了一种有效的方法。

关键词：手术时间、交叉验证(CV)、支持向量机(SVM)

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70871086

在线出版日期：2014-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：111-115