本文關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量模型優(yōu)化方法在血糖濃度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文針對(duì)皮下葡萄糖濃度與血糖濃度之間存在生理延時(shí)且容易受人體、環(huán)境等多種不確定因素的影響,不能準(zhǔn)確地測(cè)量血糖濃度的問題,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的血糖軟測(cè)量方法。該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力來構(gòu)造待測(cè)主導(dǎo)變量血糖濃度和與其相關(guān)的可測(cè)輔助變量之間的機(jī)理關(guān)系并建立軟測(cè)量模型。用UVa/Padova T1DM仿真軟件采集的數(shù)據(jù)對(duì)模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法不僅克服了精確數(shù)學(xué)模型或相關(guān)參數(shù)難以獲取的局限性,而且有比CGM更小的動(dòng)態(tài)延時(shí)、更高的精度、更大的信噪比等優(yōu)點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人體血糖濃度的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。針對(duì)實(shí)際人體血糖代謝系統(tǒng),由于其模型復(fù)雜,輔助變量較多,各變量之間的耦合性較強(qiáng),傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血糖軟測(cè)量模型不足以提供較高的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性的問題,提出了基于NN-MIV的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量模型優(yōu)化方法。對(duì)輔助變量做多次篩選并和其他的變量選擇方法進(jìn)行比較,說明該方法具有變量貢獻(xiàn)率區(qū)分度高、變量篩選結(jié)果穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn),能夠?yàn)槟Ｐ吞峁┳顑?yōu)的輔助變量集,提高血糖濃度的預(yù)測(cè)精度。為進(jìn)一步提高血糖軟測(cè)量模型的預(yù)測(cè)精度,克服傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法收斂速度慢、泛化性能差且容易陷入局部最優(yōu)等局限性,提出了基于PSO的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血糖軟測(cè)量優(yōu)化方法。該方法利用PSO算法魯棒性能高、收斂速度快、全局性搜索能力強(qiáng)、不需要借助問題自身的特征信息,且算法簡潔,易于與其它智能學(xué)習(xí)算法相結(jié)合等優(yōu)點(diǎn),對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各處理層之間的連接權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,并將其應(yīng)用于人體血糖濃度的預(yù)測(cè)中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,用PSO算法優(yōu)化后血糖軟測(cè)量模型具有更高的預(yù)測(cè)精度,更少的過擬合現(xiàn)象。
【關(guān)鍵詞】：軟測(cè)量 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 血糖濃度 誤差網(wǎng)格分析 NN-MIV PSO-ANN
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R446.11;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 軟測(cè)量技術(shù)概述10-14
• 1.2.1 軟測(cè)量建模方法10-12
• 1.2.2 軟測(cè)量技術(shù)的實(shí)施12-14
• 1.3 軟測(cè)量模型優(yōu)化14-16
• 1.3.1 影響軟測(cè)量性能的因素14-15
• 1.3.2 數(shù)據(jù)的濾波方法15
• 1.3.3 輔助變量的選擇方法15-16
• 1.3.4 智能優(yōu)化算法16
• 1.4 本文主要內(nèi)容及章節(jié)安排16-19
• 第二章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體血糖軟測(cè)量方法19-32
• 2.1 血糖代謝最小系統(tǒng)20-22
• 2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的血糖軟測(cè)量實(shí)驗(yàn)22-27
• 2.2.1 血糖軟測(cè)量模型的構(gòu)造22-24
• 2.2.2 血糖軟測(cè)量模型預(yù)測(cè)結(jié)果24-27
• 2.3 小波閾值去噪對(duì)血糖軟測(cè)量模型的優(yōu)化27-30
• 2.3.1 小波優(yōu)化軟測(cè)量模型的構(gòu)建27-28
• 2.3.2 優(yōu)化模型血糖預(yù)測(cè)結(jié)果28-30
• 2.4 結(jié)果比較與分析30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 第三章 基于NN-MIV的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血糖軟測(cè)量優(yōu)化方法32-49
• 3.1 人體血糖系統(tǒng)概述32-36
• 3.2 NN-MIV軟測(cè)量模型優(yōu)化方法36-39
• 3.2.1 平均影響值方法概述36-37
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變量選擇方法概述37-38
• 3.2.3 NN-MIV變量選擇方法概述38-39
• 3.3 克拉克網(wǎng)格誤差分析39-40
• 3.4 NN-MIV對(duì)血糖軟測(cè)量模型的優(yōu)化40-48
• 3.4.1 血糖軟測(cè)量模型的構(gòu)造與優(yōu)化41-45
• 3.4.2 血糖軟測(cè)量模型優(yōu)化結(jié)果分析45-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第四章 基于PSO的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血糖軟測(cè)量優(yōu)化方法49-61
• 4.1 微粒群優(yōu)化方法49-53
• 4.1.1 微粒群算法描述49-50
• 4.1.2 微粒群算法基本原理50-53
• 4.2 PSO-ANN血糖軟測(cè)量模型53-55
• 4.3 PSO優(yōu)化算法對(duì)血糖軟測(cè)量模型的內(nèi)部優(yōu)化55-59
• 4.3.1 血糖軟測(cè)量模型的構(gòu)造與優(yōu)化55
• 4.3.2 血糖軟測(cè)量模型優(yōu)化結(jié)果分析55-59
• 4.4 本章小結(jié)59-61
• 第五章 總結(jié)與展望61-63
• 5.1 總結(jié)61
• 5.2 研究展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-70
• 致謝70-71
• 碩士期間取得的科研成果71

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：273852