基于改进遗传神经网络的优化预测方法及其在腹膜透析中的应用

• 作者: 张梅 朱金辉 汪涛 胡跃明
• 来源期刊: 生物医学工程学杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 神经网络 预测 腹膜透析
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 1186-1190
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

本文描述了肾衰竭治疗过程中腹膜透析液体重吸收率(PFAR)的预测问题.提出了基于改进遗传神经网络的PFAR预测模型.在文章中分析了PFAR的重要性和透析过程的复杂性,将改进遗传算法用于神经网络初始权重的确定,然后再利用神经网络的局部搜索能力确定最优遗传神经网络模型.这种方法充分利用了遗传算法的全局搜索的能力和神经网络局部快速搜索的优点,使两种方法充分互补.与标准的遗传神经网络仿真比较结果表明,该方法提高了学习速度和预测精度.