基于最小二乘法AR模型在血糖預(yù)測中的研究.pdf

1、近年來，隨著我國經(jīng)濟實力的不斷增強和人民生活條件的較大提升，作為慢性疾病的代表糖尿病也逐漸成為威脅居民健康的重要疾病之一。目前，世界上大約有4億多人患有糖尿病，然而中國的糖尿病人數(shù)居世界各國之首，在中國，約有一半以上得病患者死于以糖尿病為代表的慢性疾病，并且這個比例遠高于世界平均水平。因此，加強對糖尿病這種慢性疾病的預(yù)防和控制，并利用現(xiàn)代信息科學(xué)技術(shù)提高對糖尿病的診斷和治療水平，對提高國民身體素質(zhì)有重大意義。高效的血糖預(yù)測算法一方面可以

2、根據(jù)血糖變化趨勢提前控制人體血糖值，降低高/低血糖事件及并發(fā)癥的發(fā)生概率，另一方面血糖預(yù)測算法還可以和胰島素泵結(jié)合使用，通過預(yù)測模型得出未來一段時間內(nèi)需要控制調(diào)節(jié)胰島素的注射量，更合理實時的管理和調(diào)節(jié)人體血糖值，使血糖值控制在安全范圍內(nèi)。近年來關(guān)于血糖預(yù)測研究模型有生理模型和數(shù)據(jù)模型兩類。其中由于人體生理機制復(fù)雜且影響因素較多，很難控制和預(yù)測血糖值。而基于數(shù)據(jù)的血糖預(yù)測模型，它基于歷史血糖值，然后通過合適的數(shù)據(jù)模型進行預(yù)測，操作實時便捷

3、，預(yù)測精度和普適性比較好。
　　本文根據(jù)歷史血糖數(shù)據(jù)聯(lián)系和特征提出了一種新的預(yù)測算法，它是基于自回歸AR模型，用AIC準則對模型進行定階，運用最小二乘的方法來解決時間序列的預(yù)測問題。它可以根據(jù)動態(tài)血糖監(jiān)測系統(tǒng)（CGMS）對患者進行持續(xù)72小時的血糖監(jiān)測，并記錄血糖波動變化，然后根據(jù)血糖數(shù)據(jù)的變化趨勢提前預(yù)測下一節(jié)點的血糖值，接著依據(jù)預(yù)測結(jié)果控制飲食或者調(diào)整胰島素的注射量和注射時間，進而讓血糖變化平穩(wěn)，使血糖控制在安全的范圍內(nèi)。最后