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人工胰脏中数据驱动个体血糖代谢模型的辨识
被引量：
2
1
作者
李鹏
祝楠楠
+1 位作者
郁磊
王弼陡
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期714-720,共7页
数据驱动时间序列模型是人工胰脏系统中最常用的一类血糖预测模型,但其血糖预测精度受到进食不确定性和胰岛素敏感性波动等实际因素的影响。本文从真实血糖测量数据入手,提出基于卡尔曼滤波参数估计的带输入误差滑动平均模型的辨识方法...
数据驱动时间序列模型是人工胰脏系统中最常用的一类血糖预测模型,但其血糖预测精度受到进食不确定性和胰岛素敏感性波动等实际因素的影响。本文从真实血糖测量数据入手,提出基于卡尔曼滤波参数估计的带输入误差滑动平均模型的辨识方法,将辨识结果与最小二乘法辨识结果进行对比。结果表明,本文提出的辨识方法具有辨识精度高(FIT:90.05±3.12%v.s.54.41±9.56%)、能有效抵消实际因素的影响、对不同特征的个体能获得稳定的辨识结果等优势。
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关键词
卡尔曼滤波参数估计
带输入误差自回归滑动平均
模型
数据驱动
模型
个体化血糖代谢模型
人工胰脏
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职称材料
题名
人工胰脏中数据驱动个体血糖代谢模型的辨识
被引量：
2
1
作者
李鹏
祝楠楠
郁磊
王弼陡
机构
中国科学院苏州生物医学工程技术所
中国科学院大学
上海大学通信与信息工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期714-720,共7页
基金
苏州市技术专项(ZXY2013002)
江苏省科技支撑计划(Y431151103)项目资助
文摘
数据驱动时间序列模型是人工胰脏系统中最常用的一类血糖预测模型,但其血糖预测精度受到进食不确定性和胰岛素敏感性波动等实际因素的影响。本文从真实血糖测量数据入手,提出基于卡尔曼滤波参数估计的带输入误差滑动平均模型的辨识方法,将辨识结果与最小二乘法辨识结果进行对比。结果表明,本文提出的辨识方法具有辨识精度高(FIT:90.05±3.12%v.s.54.41±9.56%)、能有效抵消实际因素的影响、对不同特征的个体能获得稳定的辨识结果等优势。
关键词
卡尔曼滤波参数估计
带输入误差自回归滑动平均
模型
数据驱动
模型
个体化血糖代谢模型
人工胰脏
Keywords
Kalman filter parameter estimation
autoregressive moving average model with exogenous error inputs
data-driven model
individual glucose metabolic model
artificial pancreas
分类号
TH789 [机械工程—精密仪器及机械]
N945.14 [自然科学总论—系统科学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工胰脏中数据驱动个体血糖代谢模型的辨识
李鹏
祝楠楠
郁磊
王弼陡
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
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