采用目前方法对医疗器材需求进行预测时，没有考虑样本数量对预测结果的影响，导致MSE值高的问题。提出基于随机波动模型的医疗器材需求预测方法，首先通过随机波动模型SV-t对医疗器材时间序列进行分析整理，掌握其波动特征，然后利用灰色模型和神经网络模型的互补性建立灰色神经网络组合模型，再采用果蝇算法对组合模型进行优化，最后将医疗器材数据输入到优化后的预测模型中，完成对医疗器材需求的预测。实验结果表明，所提方法能够得到较低的MSE值。
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