换一批基于Transformer的短期血糖预测方法研究
Research on short-term blood glucose prediction methods based on Transformer
摘要目的:血糖预测在糖尿病患者的自动化治疗中起着关键作用,为了提高血糖预测精度,更好地满足临床使用需求.方法:本研究结合DirectNet糖尿病临床数据集,提出了一种基于 Transformer的短期血糖预测模型,同时分析了在不同输入序列长度下的 Transformer模型预测性能;最后,为确定模型的有效预测范围,采用克拉克误差网格分析工具对未来一定时间梯度内的模型预测结果进行了误差分析.结果:基于Transformer的短期血糖预测模型取得了较好的血糖预测效果,输入序列长度为 20 min时预测效果最优,所得血糖预测结果的均方根误差(RMSE)和平均百分比误差(MAPE)均优于LSTM 与GRU 模型.结论:基于Transformer的短期血糖预测模型的预测精度较高,并且其预测结果能够满足临床精度要求.
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DOI
10.3969/j.issn.2096-2835.2023.03.007
发布时间
2023-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（No.51705493）
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