基于GNN-PSO的医院人力资源管理数据需求分析研究

摘要

本医院的人力资源管理是确保高效医疗服务的关键，准确的需求预测对于人力资源规划至关重要。研究开发一种结合灰色神经网络与粒子群优化算法的新型预测模型，目的是优化医院人力资源的预测准确性。通过对医院历史数据的分析，模型对2023至2028年的人力资源需求进行了预测。结果表明，改进的灰色神经网络-粒子群算法模型在2023年的预测误差为0.035，到2028年进一步降至0.016。实验表明，相比传统预测工具，改进的模型能更精确地预测未来的人力资源管理数据需求，从而为医院提供强有力的决策支持。

关键词

灰色模型 / GNN-PSO / 医院人力资源 / 管理数据 / 需求分析

基金资助

湖南省卫生健康委科研计划项目（D202310005978）