本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血壓預(yù)測研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) Elman BP 時(shí)間序列預(yù)測 血壓預(yù)測

【摘要】：血壓病成為慢性病和亞健康的重要形式之一。血壓預(yù)測在人體血壓管理分析中的具有重要的研究和應(yīng)用價(jià)值。本文將研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測,并運(yùn)用在血壓預(yù)測分析中。作為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要分支,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過合理的設(shè)計(jì)能夠在一定程度上逼近所要并且描述非線性模型。有別于BP結(jié)構(gòu),在引入承接層構(gòu)成動態(tài)反饋體系的Elman網(wǎng)絡(luò)具備了前者所沒有的記憶聯(lián)想功能。但在現(xiàn)實(shí)各領(lǐng)域應(yīng)用中兩者又具有許多問題。近年來備受關(guān)注的回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測分析上也得到不同的理論和實(shí)驗(yàn)研究。本文同時(shí)研究了回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),研究其對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型、學(xué)習(xí)算法、關(guān)鍵參數(shù)和穩(wěn)定性探討等。為了監(jiān)控人體血壓信息,及時(shí)、準(zhǔn)確地預(yù)測人體血壓變化,預(yù)防人體血壓不穩(wěn)定導(dǎo)致的病情加重的情況發(fā)生顯得越來越重要。在此將深入介紹所利用的三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型以及在預(yù)測分析上的算法。針對BP網(wǎng)絡(luò)、Elman網(wǎng)絡(luò)以及回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)以及特性,利用MATLAB設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)三類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并針對人體血壓數(shù)據(jù)的特點(diǎn),根據(jù)選用的模型和算法流程進(jìn)行初始化、訓(xùn)練和模擬,預(yù)測人體血壓數(shù)據(jù)的變化趨勢。同時(shí)根據(jù)模型的預(yù)測精度、穩(wěn)定性和運(yùn)行時(shí)間三個方面,得出最適合用于人體血壓時(shí)間序列預(yù)測的模型結(jié)構(gòu)和算法實(shí)踐流程。實(shí)驗(yàn)表明：對于人體血壓數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測,引入回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在較少的時(shí)間內(nèi)極佳地逼近人體血壓的變化,具有較高的擬合精度與穩(wěn)定性。同時(shí)根據(jù)實(shí)驗(yàn)得到的結(jié)論和模型算法,構(gòu)建基于ESN血壓管理和預(yù)測分析系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)動態(tài)展示大規(guī)模血壓。分析管理血壓信息。同時(shí)能個性化設(shè)置網(wǎng)絡(luò)病預(yù)測血壓變化。
【關(guān)鍵詞】：回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) Elman BP 時(shí)間序列預(yù)測 血壓預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R318;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1054456