灰色预测模型在血糖预测中的研究

发布时间：2017-08-01 22:03

  本文关键词：灰色预测模型在血糖预测中的研究

  更多相关文章： 血糖预测 GM(1 1)模型 预处理 新陈代谢算法 餐后预测

【摘要】：随着人们生活水平的不断提高,糖尿病患者的数量也随之增长,给人类健康造成了极大的危害,而糖尿病患者临床治疗的主要目的是稳定血糖,假如能够提前预测出患者的未来血糖浓度,那么医生就能在患者发生高血糖或低血糖事情之前采取有效的措施来稳定血糖,这将在很大程度上减小血糖不稳定对患者造成的伤害。因此,对糖尿病患者血糖预测的研究就显得尤为重要。目前,关于糖尿病血糖预测的研究大体有两个方向:一个方向是根据人体的生理模型,需要考虑影响患者血糖变化的外部因素,如饮食、药物、情绪、运动等,对患者的血糖进行控制以达到稳定的目的,不过此方向的预测算法复杂,并且结果有一定的延迟;另一个方向是只利用患者的历史血糖值,建立合适的数学模型来对患者的未来血糖值进行预测,达到简单、高效的预测效果。本文研究了基于数据驱动下的血糖预测模型,其中有人工神经网络预测模型、极限学习机预测模型、支持向量机预测模型、AR预测模型、融合ARIMA和RBFNN预测模型等,首次将灰色预测模型应用到血糖预测领域。在灰色理论基础上建立血糖GM(1,1)预测模型。在传统的GM(1,1)模型的基础上,进行了两方面的改进,一方面采用对数变换对采集到的血糖数据进行预处理,弱化原始时间序列的随机性,提高预测模型的精确度;另一方面采用新陈代谢算法,不断地增加新数据,删除老数据,建立最符合现阶段的血糖训练集,得到未来血糖的最佳预测值。最后用采集到的50例患者的血糖数据在MATLAB环境下进行实验。实验结果和AR模型的预测结果进行对比,结果显示,血糖预测GM(1,1)模型具有更好的预测效果,尤其在预测患者餐后血糖方面表现突出,达到较高的预测精度和准确度。
【关键词】：血糖预测 GM(1 1)模型 预处理 新陈代谢算法 餐后预测
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R587.1;N941.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 1 绪论12-17
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.3 本文研究的主要内容15-16
• 1.4 本文整体结构16-17
• 2 血糖预测的关键问题与技术17-24
• 2.1 血糖数据采集技术17-20
• 2.2 血糖数据预处理技术20-21
• 2.2.1 小波去噪技术20
• 2.2.2 数据处理技术20-21
• 2.3 血糖预测可行性分析21-22
• 2.3.1 人体血糖的特征21-22
• 2.3.2 血糖预测方法22
• 2.4 本章小结22-24
• 3 基于灰色理论的血糖预测模型24-38
• 3.1 灰色理论24-25
• 3.2 血糖预测模型理论基础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）模型的适用范围30-31
• 3.2.4 GM（1，1）模型的改进方法31-32
• 3.3 血糖预测模型的建模步骤32-35
• 3.4 血糖预测模型精度的检验35-37
• 3.4.1 相对误差大小检验法35
• 3.4.2 后验差检验法35-36
• 3.4.3 关联度检验法36-37
• 3.5 本章小结37-38
• 4 实验及结果分析38-52
• 4.1 实验数据38-39
• 4.2 模型参数估计及预测39-43
• 4.3 实验结果性能评价指标43-48
• 4.3.1 克拉克误差网格分析法43-47
• 4.3.2 均方误差和平均绝对误差47-48
• 4.4 餐后预测结果48-51
• 4.5 本章小结51-52
• 5 总结与展望52-53
• 5.1 总结52
• 5.2 展望52-53
• 参考文献53-56
• 致谢56-57
• 个人简历、在校期间的学术成果57

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本文编号：606363