[发明专利]基于时间序列相似性分析的在院人次异常检测方法及系统

摘要

本发明公开了基于时间序列相似性分析的在院人次异常检测方法及系统，涉及在院人次异常检测领域。包括如下步骤：在院人次时间序列提取、滑动窗口时间序列构建、序列间DTW距离计算、标准化、异常指数计算和异常输出。在院人次异常检测装置包括：在院人次时间序列提取模块、滑动窗口时间序列构建模块、序列间DTW距离计算模块、标准化模块、异常指数计算模块、异常输出模块和结果呈现模块。本发明通过构建时间序列相似度识别异常模型，动态检测在院人次异常情况，为医疗保险欺诈提供科学防范手段；同时，对同级别医院在院人次进行异常检测，能够掌握同级别医院在院人次的变化趋势，从而为突发性传染疾病爆发及其在人群中的传播态势感知提供预测依据。

主权项

基于时间序列相似性分析的在院人次异常检测方法，其特征在于，它具体包括如下步骤：S1：在院人次时间序列提取：从数据库中提取同级别医院的住院信息，构建在院人次时间序列，并对数据进行预处理；S2：滑动窗口SW时间序列构建：分别计算被检测医院和同级别医院在滑动窗口SW的在院人次环比增长率，并重复所述内容，进而得到不同长度的滑动窗口时间序列，选择最优的滑动窗口长度；S3：序列间DTW距离计算：基于被检测医院与同级别医院的在院人次环比增长率时间序列，计算序列间DTW距离；S4：标准化：对序列间DTW值进行极差标准化，并对被检测医院当前时间在院人次的环比增长率进行极差标准化；S5：异常指数计算：当前时间i、被检测医院k的异常指数α、β分别为当前时间和滑动窗口历史时间的权重；S6：异常输出：异常阈值为Ti，若则输出异常的被检测医院k和时间i。