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摘要：本发明提供一种基于时间序列的血小板需求预测系统，包括数据获取与规整模块、时间序列调整模块、时间序列分解模块、子序列建模与整合模块、模型评价模块与模型部署模块。本发明的一种基于时间序列的血小板需求预测系统使用X‑13ARIMA‑SEATS方法将血小板临床供应量序列分解为其趋势、季节性与残差子序列，对趋势与季节性分别构建TimeGPT与ARIMA模型（或使用SNAIVE方法）进行子序列预测，基于乘法分解将预测结果重新组合为对序列整体的预测，从而构建了趋势×季节性的分解‑组合模型。
主权项：1.一种基于时间序列的血小板需求预测系统，其特征在于，包括数据获取与规整模块、时间序列调整模块、时间序列分解模块、子序列建模与整合模块、模型评价模块与模型部署模块，其中：S1，数据获取与规整模块：集成临床血小板供应量数据，包括数据读取、格式规整、描述性统计功能，并将集成后的数据输出至时间序列调整模块，得到时间序列数据；S2，时间序列处理模块：对接收到的时间序列数据进行异常值处理，识别所需差分阶数以满足平稳性，进行Box-Cox变换以满足正态性；调整后时间序列使用X-13ARIMA-SEATS方法进行分解，得到趋势子序列、季节性子序列与残差子序列，分解后时间序列进入滚动窗口，逐批按年滚动输出至子序列建模与整合模块，得到窗口内子序列；S3，子序列建模与整合模块：对接收到的窗口内子序列拟合模型拟合ARIMA、Prophet、TimeGPT、SNAIVE模型进行子序列预测，并组合得到对序列整体的一年期预测值；通过滚动窗口循环执行这一模块，得到指定时间跨度上指定建模方式组合的全部预测值，输出到模型评价模块；S4，模型评价模块：对接受到的预测值计算MAPE、RMSE准确度指标，通过指数赋权方式提升近期预测准确度，从而计算得到加权MAPE、加权RMSE指标评价预测系统整体表现，判断是否可以进行部署；S5，模型部署模块：利用Shiny将通过模型评价的模型封装为可交互式网络应用，从而实现供血预测工作的智能化、图形化，进而提供辅助决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江省血液中心 一种基于时间序列的血小板需求预测系统
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