蒲公英中医药品季度使用量预测模型数据|医疗资源管理数据集|药品库存优化数据集

通过分析桐乡市医疗机构季度蒲公英中药材使用量，可以预测下个季度蒲公英中药材的使用量，从而合理安排库存，避免库存积压或短缺。这有助于减少药品过期浪费，通过对医疗机构每季度中药材使用量的分析，可以了解不同地区、不同医疗机构之间中药材使用情况的差异。这有助于政府和相关部门在制定医疗资源配置政策时更加科学合理，促进医疗资源的合理配置和有效利用。
1. 数据采集：收集医疗机构的蒲公英中药材的季度库存和使用数据，包括季度入库量、季度使用量等。 2. 数据预处理：对中药材的库存和使用数据进行清洗，去除异常值，平滑数据，以确保数据的准确性和可用性。 3. 特征工程：生成基于时间的特征，季节性变化系数SC(t)，表示第t季度的使用量变化；生成计算库存周转率ITR(t) = Total_Incoming(t) / Total_Used(t)，其中Total_Incoming(t)是第t季度的入库总量，Total_Used(t)是第t季度的使用总量。 4. 季节性模型构建： 季度模型： S（t）=ω1 * U(t-1) + ω2* U(t-2)+…+β1 * SC（t） +β2 * ITR(t)，其中U(t-k)代表第t-k季度的实际使用量，ω1和ω2是时间序列权重，β1和β2是特征权重。 季度的模型考虑了季节性影响和历史使用数据，以及库存周转率，确保了预测的精确性和适用性。通过这种方式，医疗机构可以更精准地预测和调整中药材的库存，以保障医疗服务的连续性和效率。