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

• 作者: 余丽玲 徐彬锋 金浩宇 陈婷
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 医学信号处理与医学仪器
• 页码范围: 381-384
• 分类号: R319|R197.39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2016.04.012

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金浩宇		41	111	6.0	8.0
2	徐彬锋		30	95	6.0	8.0
3	余丽玲		14	23	2.0	4.0
4	陈婷		10	50	4.0	7.0