换一批
换一批基于差分进化算法优化多因素灰色模型的异丙酚血药浓度预测
Using multi-variable grey model optimized by differential evolution algorithm to forecast plasma concentration of propofol
摘要针对短效静脉麻醉药物异丙酚在药物代谢过程中存在强时变性、复杂非线性等特点,以及传统的群体药代非线性混合效应法在建模方法中存在工作繁杂、人为因素多等缺陷,本研究利用差分进化算法优化多因素时序灰色模型,建立基于灰色理论的异丙酚药代血药浓度预测模型,并与非线性混合效应建模法(nonlinear mixed effects modeling,NONMEM)预测效果进行比较.结果显示,差分进化-多变量灰色模型(DE-MGM)的预测结果的偏离性(MDPE)为-4.6％,NONMEM为-12.13％;DE-MGM的预测结果的精确度(MDAPE)为13.19％,NONMEM为23.12％.基于差分进化优化多因素灰色模型能稳定预测异丙酚血药浓度,且准确度高.该方法原理简单,实现便捷,可适用于异丙酚等短效静脉麻醉药物的群体药代药效学研究和分析.
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关键词
差分进化算法多因素灰色模型异丙酚血药浓度differential evolution algorithmmulti-variable grey modelpropofolplasma concentration
分类号
R318
栏目名称
DOI
10.16438/j.0513-4870.2017-0381
发布时间
2017-11-16
基金项目
国家自然科学青年基金资助项目（81601728）
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