【摘 要】
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目的:从离散、模糊的监护仪质控数据中找出规律和相关性,建立较准确的预测模型并实现预估监护仪性能变化的目的。方法:以监护仪的血氧饱和度数据为例,充分研究数据属性,优化
【机 构】
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重庆市巴南区人民医院总务科,陆军特色医学中心设备科,重庆市巴南区人民医院儿科
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目的:从离散、模糊的监护仪质控数据中找出规律和相关性,建立较准确的预测模型并实现预估监护仪性能变化的目的。方法:以监护仪的血氧饱和度数据为例,充分研究数据属性,优化数据结构,利用ARIMA(autoregressive integrated moving average)时间序列模型和SPSS统计工具确定模型参数和总体误差。结果:得到了最优模型拟合参数值和预估趋势曲线,符合实际数据特性。模型预测值与实际值的最大绝对误差百分比小于3%,能够较准确地预测血氧电路的性能。结论:实验表明建立的预测模型拟合度较高,
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