數(shù)據(jù)驅動的血糖預測方法及其應用.pdf

1、現(xiàn)在糖尿病患者越來越多，作為一種常見的內分泌疾病，糖尿病長久以來一直困擾著眾多患者的日常生活。長期的糖尿病會帶來一系列的并發(fā)癥，甚至會帶來生命危險。一個好的血糖預測算法不僅可以用于日常血糖管理，減少低血糖或者高血糖的發(fā)生，減緩糖尿病并發(fā)癥的發(fā)生;同時還可以與胰島素泵結合使用，調節(jié)胰島素注射量和注射時間，更好的管理人體血糖值。在血糖預測的研究領域內已經提出了許多預測算法，比如自回歸模型、灰度預測以及人工智能神經網(wǎng)絡等等，但是預測精度以及預

2、測算法的適用能力都有待提高。在本文中提出了兩種新的預測算法。第一種是自適應預測算法，它是基于自回歸模型以及Kalman濾波的一個改進算法。在遞推最小二乘辨識出自回歸模型以后，針對自回歸模型的參數(shù)建立狀態(tài)空間模型，利用Kalman濾波對模型參數(shù)重新估計，得到新的模型進行血糖預測。自適應預測濾波通過仿真證明了其比Kalman濾波預測具有更加準確的預測值。第二種是一種新的預測框架，在框架下，可以由任意個數(shù)的預測算法組成，它們由一個時變的權重聯(lián)