本文關(guān)鍵詞：灰色預(yù)測模型在血糖預(yù)測中的研究

  更多相關(guān)文章： 血糖預(yù)測 GM(1 1)模型 預(yù)處理 新陳代謝算法 餐后預(yù)測

【摘要】：隨著人們生活水平的不斷提高,糖尿病患者的數(shù)量也隨之增長,給人類健康造成了極大的危害,而糖尿病患者臨床治療的主要目的是穩(wěn)定血糖,假如能夠提前預(yù)測出患者的未來血糖濃度,那么醫(yī)生就能在患者發(fā)生高血糖或低血糖事情之前采取有效的措施來穩(wěn)定血糖,這將在很大程度上減小血糖不穩(wěn)定對(duì)患者造成的傷害。因此,對(duì)糖尿病患者血糖預(yù)測的研究就顯得尤為重要。目前,關(guān)于糖尿病血糖預(yù)測的研究大體有兩個(gè)方向:一個(gè)方向是根據(jù)人體的生理模型,需要考慮影響患者血糖變化的外部因素,如飲食、藥物、情緒、運(yùn)動(dòng)等,對(duì)患者的血糖進(jìn)行控制以達(dá)到穩(wěn)定的目的,不過此方向的預(yù)測算法復(fù)雜,并且結(jié)果有一定的延遲;另一個(gè)方向是只利用患者的歷史血糖值,建立合適的數(shù)學(xué)模型來對(duì)患者的未來血糖值進(jìn)行預(yù)測,達(dá)到簡單、高效的預(yù)測效果。本文研究了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的血糖預(yù)測模型,其中有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型、極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測模型、支持向量機(jī)預(yù)測模型、AR預(yù)測模型、融合ARIMA和RBFNN預(yù)測模型等,首次將灰色預(yù)測模型應(yīng)用到血糖預(yù)測領(lǐng)域。在灰色理論基礎(chǔ)上建立血糖GM(1,1)預(yù)測模型。在傳統(tǒng)的GM(1,1)模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了兩方面的改進(jìn),一方面采用對(duì)數(shù)變換對(duì)采集到的血糖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,弱化原始時(shí)間序列的隨機(jī)性,提高預(yù)測模型的精確度;另一方面采用新陳代謝算法,不斷地增加新數(shù)據(jù),刪除老數(shù)據(jù),建立最符合現(xiàn)階段的血糖訓(xùn)練集,得到未來血糖的最佳預(yù)測值。最后用采集到的50例患者的血糖數(shù)據(jù)在MATLAB環(huán)境下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果和AR模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果顯示,血糖預(yù)測GM(1,1)模型具有更好的預(yù)測效果,尤其在預(yù)測患者餐后血糖方面表現(xiàn)突出,達(dá)到較高的預(yù)測精度和準(zhǔn)確度。
【關(guān)鍵詞】：血糖預(yù)測 GM(1 1)模型 預(yù)處理 新陳代謝算法 餐后預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R587.1;N941.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 1 緒論12-17
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容15-16
• 1.4 本文整體結(jié)構(gòu)16-17
• 2 血糖預(yù)測的關(guān)鍵問題與技術(shù)17-24
• 2.1 血糖數(shù)據(jù)采集技術(shù)17-20
• 2.2 血糖數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)20-21
• 2.2.1 小波去噪技術(shù)20
• 2.2.2 數(shù)據(jù)處理技術(shù)20-21
• 2.3 血糖預(yù)測可行性分析21-22
• 2.3.1 人體血糖的特征21-22
• 2.3.2 血糖預(yù)測方法22
• 2.4 本章小結(jié)22-24
• 3 基于灰色理論的血糖預(yù)測模型24-38
• 3.1 灰色理論24-25
• 3.2 血糖預(yù)測模型理論基礎(chǔ)25-32
• 3.2.1 GM（1，1）模型26-29
• 3.2.2 GM（1，1）模型群29-30
• 3.2.3 GM（1，1）模型的適用范圍30-31
• 3.2.4 GM（1，1）模型的改進(jìn)方法31-32
• 3.3 血糖預(yù)測模型的建模步驟32-35
• 3.4 血糖預(yù)測模型精度的檢驗(yàn)35-37
• 3.4.1 相對(duì)誤差大小檢驗(yàn)法35
• 3.4.2 后驗(yàn)差檢驗(yàn)法35-36
• 3.4.3 關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)法36-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析38-52
• 4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)38-39
• 4.2 模型參數(shù)估計(jì)及預(yù)測39-43
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果性能評(píng)價(jià)指標(biāo)43-48
• 4.3.1 克拉克誤差網(wǎng)格分析法43-47
• 4.3.2 均方誤差和平均絕對(duì)誤差47-48
• 4.4 餐后預(yù)測結(jié)果48-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 5 總結(jié)與展望52-53
• 5.1 總結(jié)52
• 5.2 展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 致謝56-57
• 個(gè)人簡歷、在校期間的學(xué)術(shù)成果57

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