基于混沌时间序列分析和回声状态网络的血糖预测模型研究

论文摘要

随着生活质量的提升,糖尿病发病率也呈现出增长的趋势,如何治愈糖尿病已经成为重大全球性健康问题。目前,通过人工胰脏自动向患者体内注射胰岛素被认为是最有效管理血糖的手段之一。准确的血糖预测不仅能够为设计人工胰脏的控制算法提供必不可少的信息,还可以向患者或医生发出高低血糖预警,以便采取预前调节预防其发生。本文首先研究了血糖时间序列的混沌性:利用Wolf算法和小数据量法对血糖时间序列进行混沌性判别,由得到的最大Lyapunov指数大于零,表明血糖时间序列具有混沌特性。而后,在Takens理论的基础上,分别采用自相关函数（Autocorrelation Function,ACF）和虚假最近邻点法（False Nearest Neighbors,FNN）计算最佳嵌入维数和延迟时间并进行相空间重构。在相空间重构的基础上,利用回声状态网络（Echo State Networks,ESN）的快速非线性逼近能力建立起血糖混沌预报模型。考虑到ESN预测性能与中间层的选择有着密切的关系,本文提出了一种增量学习策略对最佳储蓄池规模进行在线寻优。为了挖掘前后序列数据的信息关联,增强模型的预测性,设计F-ESN结构将预测输出值实时反馈到输入端。最后,利用真实患者数据进行算法验证,结果表明本文所提的F-I-ESN具有优越的性能表现。将F-ESN预报模型与动态风险算法（Dynamic Risk,DR）相结合,提出了改进后的算法DR-FESN并应用到低血糖预警中。DR是利用当前血糖值和血糖的变化趋势做出低血糖风险估算的一种策略。验证实验数据源于12个有明显低血糖发生的虚拟病人,仿真结果显示DR-FESN在不损失低血糖预测敏感性和特异性的基础上,能够很大程度上提前发出预警信号,为病人和医生赢得宝贵的时间。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
•   1.1 课题背景及意义
•     1.1.1 糖尿病
•     1.1.2 预测算法意义
•   1.2 血糖预测算法研究现状
•     1.2.1 生理模型
•     1.2.2 数据驱动模型
•     1.2.3 存在的问题
•   1.3 本文主要内容和结构安排
• 第二章 血糖预测的关键问题
•   2.1 动态血糖监测系统（CGMS）
•     2.1.1 血糖采集技术的发展
•     2.1.2 动态血糖监测系统
•   2.2 血糖可预测性分析
•     2.2.1 动态血糖监测系统的特点
•     2.2.2 动态血糖监测系统的适应性
•   2.3 血糖数据的滤波方法
•   2.4 本章小结
• 第三章 血糖时间序列的混沌特性分析
•   3.1 混沌的定义
•   3.2 相空间重构
•     3.2.1 延迟时间
•     3.2.2 嵌入维数
•   3.3 混沌性识别
•     3.3.1 关联维数
•     3.3.2 最大Lyapunov指数
•   3.4 血糖时间序列的混沌特性分析
•     3.4.1 数据来源
•     3.4.2 实验过程与结果
•   3.5 本章小结
• 第四章 基于增量ESN的血糖预测模型研究
•   4.1 回声状态网络
•     4.1.1 ESN的基本结构
•     4.1.2 ESN的关键参数
•     4.1.3 网络优化和训练算法改进
•   4.2 基于增量学习ESN模型改进及预测框架
•     4.2.1 基于增量ESN的参数优化选择
•     4.2.2 基于输出反馈ESN的结构改进
•     4.2.3 改进的ESN模型构建过程
•   4.3 实例验证
•     4.3.1 评价指标
•     4.3.2 实验结果与评价
•   4.4 本章小结
• 第五章 基于DR-FESN的低血糖预警应用研究
•   5.1 数据来源
•   5.2 评价指标
•   5.3 基于DR-FESN低血糖预警算法实现
•     5.3.1 动态风险算法
•     5.3.2 基于DR-FESN低血糖预警
•   5.4 实验过程与结果
•   5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
•   6.1 全文总结
•   6.2 未来展望
• 参考文献
• 致谢
• 研究成果及其已发表学术的论文
• 导师及作者简介
• 附件

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 李宁

导师: 王友清

关键词: 混沌时间序列分析,回声状态网络,增量学习,输出反馈,血糖预测,动态风险,低血糖预警

来源: 北京化工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技

专业: 数学,内分泌腺及全身性疾病

单位: 北京化工大学

基金: 国家自然科学基金

分类号: R587.1;O211.61

DOI: 10.26939/d.cnki.gbhgu.2019.001540

总页数: 91

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