[1]余丽玲,陈婷,金浩宇,等.基于支持向量机和自回归积分滑动平均模型组合的血糖值预测[J].中国医学物理学杂志,2016,33(4):381-384.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.04.012]
 [J].Chinese Journal of Medical Physics,2016,33(4):381-384.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.04.012]
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基于支持向量机和自回归积分滑动平均模型组合的血糖值预测()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
33卷
期数:
2016年4期
页码:
381-384
栏目:
医学信号处理与医学仪器
出版日期:
2016-04-25

文章信息/Info

文章编号:
1005-202X(2016)04-0381-04
作者:
余丽玲1陈婷2金浩宇1徐彬锋1
1. 广东食品药品职业学院,广东广州510520;2. 广东省食品药品职业技术学校,广东广州510663
关键词:
动态血糖监测系统糖尿病血糖值支持向量机自回归积分滑动平均最小方差
分类号:
R319;R197.39
DOI:
10.3969/j.issn.1005-202X.2016.04.012
文献标志码:
A
摘要:
根据动态血糖监测系统采集糖尿病患者血糖值,有效预测血糖值是治疗糖尿病的前提。为了预测糖尿病患者未 来一段时间内的血糖值,本文根据最小方差将支持向量机(SVM)和自回归积分滑动平均(ARIMA)进行组合得到新的预 测模型。为了验证本文方法的有效性,采用多组临床实验数据进行实验,同时对比ARIMA模型、SVM模型、神经网络模 型结果。实验结果表明本文方法预测血糖值精度明显提高,弥补单一预测模型方法的不足,发挥了两种模型各自优势。

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备注/Memo

备注/Memo:
广东省科技计划项目(2015A020214016)
更新日期/Last Update: 2016-04-22