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J-GLOBAL ID：202002211368936213   整理番号：20A0357886

変分モード分解と最小二乗サポートベクトル回帰に基づくグルコース予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A Glucose Prediction Model based on Variational Mode Decomposition and Least Squares Support Vector Regression

著者 (4件)： Wen S (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, PR China) ,  Li H R (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, PR China) ,  Han H H (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, PR China) ,  Yu X (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, PR China)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 646  号： 1  ページ： 012018 (6pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 皮下グルコース濃度のオンライン予測は,1型糖尿病に対するグルコース管理において重要な役割を果たす。本研究では,変分モード分解(VMD)と最小二乗サポートベクトル回帰(LSSVM)を組み合わせた新しい方法を,予測精度を改善するために3つの主な段階で提案した。最初に,血糖の時系列をVMD法により異なる周波数系列に分解した。第二に,LSSVMモデルを訓練して各サブシーケンスを予測した。最後に,予測した配列を再構成し,全体的なグルコース予測を得た。実験結果は,短期グルコース予測のために提案したモデルの有効性と精度を実証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測モデル ,  血糖 ,  再構成 ,  有効性 ,  1型糖尿病 ,  *最小二乗法 ,  *変分法 ,  ヘキソース ,  アルドース
準シソーラス用語： 予測精度 ,  オンライン ,  *サポートベクトル回帰 ,  *モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  分光法と分光計一般  (BD07041Q)

物質索引 (1件)： グルコース

タイトルに関連する用語 (6件)： 変分 ,  モード分解 ,  最小二乗 ,  サポートベクトル回帰 ,  グルコース ,  予測モデル