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龙图腾网恭喜上海柯林布瑞信息技术有限公司申请的专利基于集成学习的门诊量预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114970677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210442771.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于集成学习的门诊量预测方法及装置是由刘新辉;华宗楠设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于集成学习的门诊量预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于集成学习的门诊量预测方法及装置。该方法包括：获取门诊衍生数据，其中，门诊衍生数据包括至少一个训练数据集和测试数据集；基于各训练数据集分别对集成学习模型的子学习模型进行训练，得到至少一个中间模型，并基于中间模型对训练数据的预测结果与对应的训练数据进行融合，得到第一融合数据，根据第一融合数据对集成学习模型中待训练子学习模型进行训练，得到目标门诊量预测模型；基于中间模型对门诊衍生数据中的测试数据的预测结果与测试数据进行融合，得到第二融合数据，将所述第二融合数据输入至所述目标门诊量预测模型，得到预测门诊量。通过上述技术方案，提高了模型的门诊量预测的准确度。

本发明授权基于集成学习的门诊量预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习的门诊量预测方法，其特征在于，包括：获取门诊衍生数据，其中，所述门诊衍生数据包括至少一个训练数据集和测试数据集；基于各所述训练数据集分别对集成学习模型的子学习模型进行训练，得到至少一个中间模型，并基于中间模型对训练数据的预测结果与对应的训练数据进行融合，得到第一融合数据，根据第一融合数据对集成学习模型中待训练子学习模型进行训练，得到目标门诊量预测模型；基于中间模型对所述测试数据集的预测结果与所述测试数据集进行融合，得到第二融合数据，将所述第二融合数据输入至所述目标门诊量预测模型，得到预测门诊量；所述集成学习模型包括第一子学习模型和第三子学习模型；所述基于各所述训练数据集分别对集成学习模型的子学习模型进行训练，得到至少一个中间模型，并基于中间模型对训练数据的预测结果与对应的训练数据进行融合，得到第一融合数据，根据第一融合数据对集成学习模型中待训练子学习模型进行训练，得到目标门诊量预测模型，包括：基于第一训练数据集对所述第一子学习模型进行训练，得到第一中间模型，将第二训练数据集输入至所述第一中间模型，得到第一预测结果；将所述第一预测结果和所述第二训练数据集进行融合，得到第一融合数据；基于所述第一融合数据对所述第三子学习模型进行训练，得到目标门诊量预测模型；所述集成学习模型还包括第二子学习模型，所述基于中间模型对所述测试数据集的预测结果与所述测试数据集进行融合，得到第二融合数据，将所述第二融合数据输入至所述目标门诊量预测模型，得到预测门诊量，包括：基于所述第二训练数据集对所述第二子学习模型进行训练，得到第二中间模型，将所述测试数据集输入至所述第二中间模型，得到第二预测结果；将所述第二预测结果和所述测试数据集进行融合，得到第二融合数据；将所述第二融合数据输入至所述目标门诊量预测模型，得到预测门诊量。

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