基于商品组合的高值耗材需求预测

探讨商品组合在医院医用高值耗材需求预测中的应用。采用Apriori算法对某医院高值医用耗材数据进行分析，挖掘出潜在有用的商品组合；然后基于商品组合进行分析，采用线性回归、BP神经网络等机器学习方法进行数据建模，从而对商品组合中某型号的高值耗材进行需求预测模型构建，以实际算例验证这一模型的精确性。