本文關鍵詞：基于最小二乘法AR模型在血糖預測中的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《鄭州大學》 2015年

基于最小二乘法AR模型在血糖預測中的研究

安邦  

【摘要】：近年來,隨著我國經濟實力的不斷增強和人民生活條件的較大提升,作為慢性疾病的代表糖尿病也逐漸成為威脅居民健康的重要疾病之一。目前,世界上大約有4億多人患有糖尿病,然而中國的糖尿病人數居世界各國之首,在中國,約有一半以上得病患者死于以糖尿病為代表的慢性疾病,并且這個比例遠高于世界平均水平。因此,加強對糖尿病這種慢性疾病的預防和控制,并利用現(xiàn)代信息科學技術提高對糖尿病的診斷和治療水平,對提高國民身體素質有重大意義。高效的血糖預測算法一方面可以根據血糖變化趨勢提前控制人體血糖值,降低高/低血糖事件及并發(fā)癥的發(fā)生概率,另一方面血糖預測算法還可以和胰島素泵結合使用,通過預測模型得出未來一段時間內需要控制調節(jié)胰島素的注射量,更合理實時的管理和調節(jié)人體血糖值,使血糖值控制在安全范圍內。近年來關于血糖預測研究模型有生理模型和數據模型兩類。其中由于人體生理機制復雜且影響因素較多,很難控制和預測血糖值。而基于數據的血糖預測模型,它基于歷史血糖值,然后通過合適的數據模型進行預測,操作實時便捷,預測精度和普適性比較好。本文根據歷史血糖數據聯(lián)系和特征提出了一種新的預測算法,它是基于自回歸AR模型,用AIC準則對模型進行定階,運用最小二乘的方法來解決時間序列的預測問題。它可以根據動態(tài)血糖監(jiān)測系統(tǒng)(CGMS)對患者進行持續(xù)72小時的血糖監(jiān)測,并記錄血糖波動變化,然后根據血糖數據的變化趨勢提前預測下一節(jié)點的血糖值,接著依據預測結果控制飲食或者調整胰島素的注射量和注射時間,進而讓血糖變化平穩(wěn),使血糖控制在安全的范圍內。最后,通過50例糖尿病患者的血糖數值進行預測驗證,并運用Clarke誤差網格分析來評價預測的可行性,通過預測值和真實值的對比,證明該算法在血糖預測研究中的有效性和適用性。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R587.1;TP301.6
【目錄】：

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