公开(公告)号：CN119170286B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411597557.8

申请日：2024-11-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 仲崇丽 ,  杨茂光 ,  李沫 ,  崔楠

IPC: G16H50/50 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提出了一种血糖浓度预测优化方法，涉及数据预测技术领域；包括：S1、构建血糖浓度预测的原始数据集，对原始数据集进行单位根检验，若原始数据平稳，则不作处理，否则，对非平稳的原始数据进行一阶差分处理；得到第一数据集；S2、对所述第一数据集进行归一化处理，通过相关系数将归一化后的特征值进行平滑处理得到血糖浓度预测的输入数据集；S3、对所述输入数据集按时间序列转换成由输入预测点#imgabs0#和输出预测值#imgabs1#组成的监督型输入数据集；S4、将所述监督型输入数据集输入基于PECO‑BP的血糖预测模型，输出血糖浓度实时预测值，本发明提出的基于PECO‑BP的血糖预测模型可以提高血糖浓度的预测精度和预测灵敏度。

公开(公告)号：CN119170286A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411597557.8

申请日：2024-11-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 仲崇丽 ,  杨茂光 ,  李沫 ,  崔楠

IPC: G16H50/50 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提出了一种血糖浓度预测优化方法，涉及数据预测技术领域；包括：S1、构建血糖浓度预测的原始数据集，对原始数据集进行单位根检验，若原始数据平稳，则不作处理，否则，对非平稳的原始数据进行一阶差分处理；得到第一数据集；S2、对所述第一数据集进行归一化处理，通过相关系数将归一化后的特征值进行平滑处理得到血糖浓度预测的输入数据集；S3、对所述输入数据集按时间序列转换成由输入预测点#imgabs0#和输出预测值#imgabs1#组成的监督型输入数据集；S4、将所述监督型输入数据集输入基于PECO‑BP的血糖预测模型，输出血糖浓度实时预测值，本发明提出的基于PECO‑BP的血糖预测模型可以提高血糖浓度的预测精度和预测灵敏度。