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基于支持向量机和自回归积分滑动平均模型组合的血糖值预测

         

摘要

根据动态血糖监测系统采集糖尿病患者血糖值,有效预测血糖值是治疗糖尿病的前提.为了预测糖尿病患者未来一段时间内的血糖值,本文根据最小方差将支持向量机(SVM)和自回归积分滑动平均(ARIMA)进行组合得到新的预测模型.为了验证本文方法的有效性,采用多组临床实验数据进行实验,同时对比ARIMA模型、SVM模型、神经网络模型结果.实验结果表明本文方法预测血糖值精度明显提高,弥补单一预测模型方法的不足,发挥了两种模型各自优势.

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