[发明专利]一种基于VMD-PACF-BP模型的动态血糖在线预测方法在审
| 申请号： | 201910473152.6 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110197306A | 公开（公告）日： | 2019-09-03 |
| 发明（设计）人： | 于霞;陶睿;李鸿儒;杨英华 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G16H10/60;G16H50/30;G16H50/50 |
| 代理公司： | 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙) 11613 | 代理人： | 韩国胜 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于VMD‑PACF‑BP模型的动态血糖在线预测方法，包括如下步骤：S1、获取原始血糖时间序列数据，并对获取的原始血糖时间序列数据进行数据预处理；S2、采用VMD分解方法将经过数据预处理后的血糖时间序列数据分解成多个子模态；S3、采用PACF方法分别选择每个子模态的输入变量；S4、将选出的输入变量分别利用BP神经网络进行预测，获得每个子模态的预测值，最后，再将获得的所有子模态的预测值融合，获得血糖数据的预测结果。本发明提供的预测方法具有预测精度高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 血糖 时间序列数据 预测 子模 数据预处理 输入变量 在线预测 分解 血糖数据 预测结果 模态 融合 | ||
【主权项】：
1.一种基于VMD‑PACF‑BP模型的动态血糖在线预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取原始血糖时间序列数据，并对获取的原始血糖时间序列数据进行数据预处理；S2、采用VMD分解方法将经过数据预处理后的血糖时间序列数据分解成多个子模态；S3、采用PACF方法分别选择每个子模态的输入变量；S4、将选出的输入变量分别利用BP神经网络进行预测，获得每个子模态的预测值，最后，再将获得的所有子模态的预测值融合，获得血糖数据的预测结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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