基于人工神经网络的高血压预测模型

• 作者: 容芷君 康起明 梁亚洲 黄薇
• 来源期刊: 广东医学
• 关键词: 高血压 预测模型 BP神经网络模型 大数据
• 年，卷（期）: 2017,（15）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 2315-2317,2320
• 页数: 4页
• 字数: 4532字
• 语种: 中文

摘要

目的 以武汉市某区域居民的健康档案数据为本次的研究对象,通过数据分析建立基于BP神经网络的高血压预测模型,进而预测收缩压(SBP)和舒张压(DBP)值,为高血压诊断和决策提供支持和依据.方法 获取数据并对其进行预处理,经过统计分析选取了影响高血压患病的7个显著因素:性别、年龄、文化程度、体质指数、腰臀比、饮酒年限和日平均运动时间,建立神经网络预测模型,并对模型进行测试和学习.结果 模型预测误差为6.4%,DBP预测平均误差为-0.849,SBP平均误差为1.201.结论 该模型具有较好的预测效果,能够对正常数据的SBP和DBP值进行预测,为临床诊断及预防高血压提供了参考和支持,具有良好的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	容芷君	武汉科技大学机械自动化学院工业工程系	57	266	9.0	12.0
2	黄薇		2	21	2.0	2.0
3	康起明	武汉科技大学机械自动化学院工业工程系	1	6	1.0	1.0
4	梁亚洲	武汉科技大学机械自动化学院工业工程系	1	6	1.0	1.0