【摘 要】
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糖尿病患者的血糖浓度时间序列具有时变、非线性和非平稳的特点,为提高血糖预测精度,提出一种自适应噪声的完整聚合经验模态分解（CEEMDAN）与极限学习机（ELM）相结合的短期血糖预测
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,郑州大学第五附属医院,河南省人民医院内分泌科
【基金项目】
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河南省科技攻关计划基金(152102210250);河南省卫生厅科技攻关基金(201403009);郑州市科技攻关基金(131PPTGG409-8)
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糖尿病患者的血糖浓度时间序列具有时变、非线性和非平稳的特点,为提高血糖预测精度,提出一种自适应噪声的完整聚合经验模态分解（CEEMDAN）与极限学习机（ELM）相结合的短期血糖预测模型。首先,利用CEEMDAN方法将患者的血糖浓度时间序列进行分解,得到不同频段的血糖分量IMF（本征模态函数）和残余分量,以降低血糖时间序列的非平稳性;然后对各血糖分量IMF和残余分量分别构建极限学习机,并将各极限学习机的预测结果融合,获得患者未来血糖浓度的预测值,提高预测精度;在此基础上,进行低血糖预警。利用从河南省人民医院
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