住院量是评价一个医院医疗工作的重要指标，直接或间接地反映出一个医院的规模、医疗质量及医疗水平。因此，了解住院量的变化情况，对于合理安排资源，提高医疗工作效率意义重大。要了解住院量的情况，就要对其进行预测。目前预测的模型及方法主要有线性回归模型、神经网络模型、灰色预测模型、马尔科夫链模型以及时间序列模型等。针对住院量数据的特殊性，本文选用季节自回归滑动平均模型（seasonal auto regressive integrated movong average model，SARIMA模型），分析2000-2011年住院量的历史数据，探讨其发生发展的规律并预测未来半年医院住院量的情况，为医院规划自身发展提供科学的依据。
