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基于CV-SVM方法的手术时间估计

2014-08-15分类号:R197.3;TP181

【作者】高妮妮  刘子先  张海英  
【部门】天津商业大学商学院  天津大学管理与经济学部  沧州师范学院教育系  
【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)
【基金】国家自然科学基金资助项目(70871086)
【所属期刊栏目】工业工程
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