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龙图腾网获悉浙江传媒学院申请的专利一个基于数据驱动的异质养老服务需求的建模分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115438506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211212906.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一个基于数据驱动的异质养老服务需求的建模分析方法是由孙煦雪;王华琼;钱归平;万小溪;赵友兵设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一个基于数据驱动的异质养老服务需求的建模分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一个基于数据驱动的异质养老服务需求的建模分析方法，包括：收集并提取老年人生活能力、健康状况、社会人口学特征等个体大数据；建模个体化不同级别养老服务使用预测模型，量化分析养老服务使用率；根据老人生活能力和康复护理等级等识别变量，建立养老服务需求识别系统，量化分析日常养老服务需求的个体差异；在细粒度需求预测模型基础上，结合计算机仿真技术，实现高保真的服务需求不确定性分析和建模；基于养老服务需求分析，构建随机优化模型，实现最优床位配置和最优工作调度决策优化，确保养老服务质量并降低开销。本发明提高预测准确度和决策可信度，增强养老服务资源分配策略效能，具有高灵活度和强扩展性。

本发明授权一个基于数据驱动的异质养老服务需求的建模分析方法在权利要求书中公布了：1.一个基于数据驱动的异质养老服务需求的建模分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取老人个人特征数据； 步骤2：输入步骤1老人个人特征数据，建立老人的养老服务使用天数预测模型，经过模型参数估计训练得到养老服务使用天数的影响因子的作用大小，得到估计训练后的老人的养老服务使用天数预测模型； 建立老人的养老服务使用天数预测模型，具体包括： 步骤2.1：设计模型公式，包含N名老年人和M种停用养老服务安排，用表示老人和停用养老服务安排的服务使用天数，i=1...N,=1...M，表示任意给定一个，提出的预测模型公式表示如下： ; 其中;指老人在特定停用安排下停止养老服务使用的风险，是停用安排下老年群体停止养老服务使用的风险基线，=1...M；和分别代表停用养老服务安排相关的协变量系数和老人个人特征数据；表示所有停用安排下养老服务使用天数的下限，表示时间间隔，表示条件概率，表示时间间隔趋近0时的极限值，是指数函数，上标T表示转置符； 步骤3：服务供给时间聚类分析和生成服务需求识别树； 步骤4：根据入院老人个体特征进行预测和随机采样，通过步骤2估计训练后的老人的养老服务使用天数预测模型预测养老服务使用天数，同时使用步骤3获得的服务需求识别树，根据老人特征相关的识别变量预测老人服务需求所对应的供给时间簇； 采用计算机仿真方法，量化分析现实世界中养老服务需求的不确定性，获得老人养老服务需求对应的供给时间，可表示为，其中为老人所属服务供给时间簇的指示变量，表示次指数分布，为速率参数，其中和分别表示直接和间接服务，表示簇对应的直接间接服务供给平均时间，进而可获得每日养老服务总需求，其中是每天使用养老服务的老人的总数，养老服务需求仿真器将针对每个使用养老服务的老人随机采样每天养老服务需求，直至其停止使用养老服务； 步骤5：基于需求分析的养老服务资源分配，包括： 步骤5.1：采用带机会约束的随机优化模型对床位容量进行分配； 步骤5.2：采用两阶段随机优化模型进行求解、对服务供给人员进行工作分配； 步骤5.1中，床位容量分配采用带机会约束的随机优化模型，表示为： ; 其中，表示使目标函数达到最小值的变量值，表示概率值，表示床位容量，是所需的最少床位数，表示正整数集，是给定床位容量和分配时间周期T的服务质量水平的平均值，是养老服务质量标准，是阈值，结合计算机仿真，迭代搜索最优容量，检查是否达到养老服务质量要求，直到找到满足条件的合适床位容量； 步骤5.2中，服务供给人员工作分配调度采用两阶段随机优化模型进行求解，损失函数定义为： 4; 其中，=[]表示分配周期内养老服务需求，表示工作调度决策变量，其中指调度模式需要招聘的工作人员数量，表示雇佣人员成本，下的劳动力成本，，为所有工作调度模式总量，和分别表示养老服务供给人员短缺和过剩的惩罚，运算符和可分别表示为和，其中指待定数量值，和分别表示求取最小值和最大值，表示使用高保真随机采样方法获得的第天养老服务需求，，为工作调度分配周期，表示第天的服务供给工作量，可进一步表示为，其中是每个工作人员的每日服务供给工作量，矩阵表示工作调度模式矩阵，基于工作限制和个人偏好生成，构建可行解区域，如果工作调度模式包含工作日，则；否则，采用优化求解方法达到最优工作调度的目标，即最小化上述损失函数所表示的总成本开销。

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