基于神经网络预测氧饱和度模型

• 作者: 杨浩康 刘子一 邬银丹
• 来源期刊: 越野世界
• 关键词: 氧饱和度 神经网络 拟合系数 Training图
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 卫生与健康
• 页码范围: 69
• 页数: 1页
• 分类号: R-0
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-0378.2021.01.056

摘要

利用神经网络预测患者的氧饱和度,将已知数据库中数据输入神经网络,进行训练,Training图拟合系数为0.99955;其中未被选入输入的数据用于验证,Validation图拟合系数R为0.9629;拟合效果较好.将所有数据输入神经网络,得到Test图拟合系数R为0.72124;将前三条曲线进行拟合,使得拟合结果更加准确,A即ll图此拟合曲线得到相关系数R为0.92043,且趋近于1,故拟合效果较好,用于氧饱和度结果预测.经过36次遍历后发现预测值与原数据拟合程度为86.11％,即可用神经网络预测模型预测新调查人员氧饱和情况.