Bayesian model averaging based deep learning forecasts of inpatient bed occupancy in mental health facilities
5.5
来源：
Nature
关键字：
neural coding
发布时间：
2025-11-03 19:41
摘要：
本研究提出了一种新颖的预测框架，结合贝叶斯模型平均法与深度学习模型，旨在预测心理健康设施的床位占用率。研究强调了印度心理健康资源管理中的重大缺口，并通过分析2008至2024年的时间序列数据，展示了该框架在提高预测准确性和可靠性方面的潜力，最终实现了98.06%的预测准确率。
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关键证据
The study introduces a novel forecasting framework that applies Bayesian Model Averaging with deep learning models.
Achieving 98.06% accuracy in predicting weekly bed occupancy.
The proposed framework enhances predictive accuracy and reliability, supporting data-driven planning.
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种新颖的预测框架，结合贝叶斯模型平均法与深度学习模型，旨在预测心理健康设施的床位占用率。研究强调了印度心理健康资源管理中的重大缺口，并通过分析2008至2024年的时间序列数据，展示了该框架在提高预测准确性和可靠性方面的潜力，最终实现了98.06%的预测准确率。