【摘 要】
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医院是为病人提供医学检查、治疗诊断、救治服务并以挽救生命为主要服务目的的医疗机构,是一个城市的主要医疗服务设施。医院配置与布局问题既要满足医疗资源的公平合理分配又要保证设施的利用效率,是一个城市发展的重要中心议题。随着人口结构的改变、医疗制度的改革,人们对于城市医疗资源的需求也在发生着变化,医疗资源供需不平衡的情况正逐渐加剧,现有的医院空间布局已不能满足人们的就医需求。因此,本文针对不同情况下的就
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医院是为病人提供医学检查、治疗诊断、救治服务并以挽救生命为主要服务目的的医疗机构,是一个城市的主要医疗服务设施。医院配置与布局问题既要满足医疗资源的公平合理分配又要保证设施的利用效率,是一个城市发展的重要中心议题。随着人口结构的改变、医疗制度的改革,人们对于城市医疗资源的需求也在发生着变化,医疗资源供需不平衡的情况正逐渐加剧,现有的医院空间布局已不能满足人们的就医需求。因此,本文针对不同情况下的就医需求,将医院划分为非应急型医院和应急型医院,分别预测分析其发展趋势,建立配置模型,并展开医院配置与布局优化研究,以公平合理的满足人们就医需求。具体研究内容如下。首先,本文对非应急型医院的就医需求进行预测及分析。利用灰色关联分析法确定就医需求的关键影响因素,并利用ARIMA模型预测影响因素,将预测结果输入BP神经网络中,预测北京市综合医院未来五年的就医需求。其次,对非应急型医院的配置与布局问题进行研究。根据综合医院就医需求流向存在多方向的特点,考虑服务水平的嵌套性、所有需求全覆盖及设施点有最大容量限制等约束条件,建立非应急型医院的分层配置模型,并以北京市东城区为研究对象进行实例研究,以此验证模型的有效性。再次,对应急型医院的就医需求进行预测及分析。在经典传染病动力学SIR模型的基础上进行改进构建传染病模型,并以2020年武汉市COVID-19疫情为研究对象,预测应急型医院的就医需求,以此验证模型的有效性。最后,对应急型医院的配置与布局问题进行研究。针对应急型医院的特点构建配置模型,利用Python编程获取POI数据并筛选初步候选点,再结合GIS技术进一步筛选出候选医院点,并设计拉格朗日松弛算法求解配置模型得到最终的应急型医院建设点以及配置布局方案,以北京市为研究对象进行实例研究与模型应用,验证所提出方法的有效性,并给出了多种配置及布局方案。
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