人工胰脏中数据驱动个体血糖代谢模型的辨识

• 作者: 李鹏 王弼陡 祝楠楠 郁磊
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 地球科学
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 交叉与前沿
• 页码范围: 714-720
• 页数: 7页
• 分类号: TH789|N945.14
• 字数: 3792字
• 语种: 中文

摘要

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人手,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹏	中国科学院苏州生物医学工程技术所	179	1893	22.0	37.0
5	郁磊	中国科学院苏州生物医学工程技术所	7	49	3.0	7.0
9	王弼陡	中国科学院苏州生物医学工程技术所	22	91	6.0	8.0
10	祝楠楠	中国科学院苏州生物医学工程技术所	2	5	2.0	2.0