基于PCA-LSTM神经网络的辽宁个人卫生支出占比变化趋势预测

摘要

目的 预测辽宁个人卫生支出占卫生总费用比重的变化趋势，为辽宁未来卫生健康、医疗保障相关政策制定提供参考依据。方法 利用主成分分析法将影响个人卫生支出占比的多个因素进行降维处理，并将主成分得分输入长短时记忆神经网络(long short term memory network, LSTM)神经网络模型进行变化趋势预测。结果 前3个主成分特征值均大于1且累积方差贡献率达84.592%,主成分分析(principal components analysis, PCA)-LSTM模型的预测结果显示未来9年辽宁个人卫生支出占比会呈缓慢下降趋势。2025年、2030年的预测值均略高于规划值。结论 辽宁个人卫生支出占比缓步下降，实现规划目标任务有一定难度，应合理控制个人卫生支出上涨，加大政府卫生支出力度，完善多元筹资机制。

关键词

卫生总费用 / 个人卫生支出占比 / 主成分分析 / 长短时记忆神经网络