王延年，雍永強，賈曉燦，李全忠，孫長青＋

（1.鄭州大學 信息工程學院，河南 鄭州450001；2.鄭州大學 公共衛(wèi)生學院，河南 鄭州450001；3.河南省人民醫(yī)院 內(nèi)分泌科，河南 鄭州450003）

0 引 言

CGMS （continous glucose monitoring system）借助 埋在臍周皮下的探頭檢測葡萄糖濃度，能連續(xù)獲得患者血糖的變化及波動。國內(nèi)外學者基于CGMS所提供的數(shù)據(jù)，提出了多種預測方法，常見的有自回歸 （auto－regressive，AR）模型、自回歸移動平均 （auto－regressive moving average，ARMA）模型［3］、支持向量機［4］、極限學習機［5］、神經(jīng)網(wǎng)絡［6］等。這些方法都只利用CGMS所提供的數(shù)據(jù)，沒有考慮外部因素 （飲食、藥物注射、運動等）對人體血糖的影響。

S.Pappada等［7］提出的神經(jīng)網(wǎng)絡方法和Eleni I.Georga等［8］提出的支持向量回歸方法不僅采用CGMS所提供的數(shù)據(jù)，而且結(jié)合了人體的生理模型。結(jié)合生理模型的預測方法考慮比較全面，但需要大量病理學和生理學的知識，所提算法和預測模型復雜龐大，預測有一定的延遲。

本文基于CGMS 所提供的血糖數(shù)據(jù)，提出一種融合ARIMA 和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測血糖的綜合預測方法。針對外部事件對血糖的影響，提出一種發(fā)現(xiàn)和處理算法，在血糖變化受外部因素影響時能自動調(diào)整未來一段時間內(nèi)的血糖預測值，保障預測精度。

1 方 法

采用ARIMA 模型對未來血糖值進行預測，并計算出誤差項，用RBFNN 算法對輸入值、趨勢值、預測殘差、預測殘差的趨勢值等進行學習、網(wǎng)絡訓練與擬合，最后將ARIMA 計算出的預測值與RBF 算法得到的修正值組合得到準確的預測。同時針對外部因素對血糖變化的影響，提出一種發(fā)現(xiàn)和處理算法。

1.1 組合預測模型

融合ARIMA 和RBFNN 的組合預測模型的具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 融合ARIMA 和RBFNN 的組合預測模型

基于組合預測模型的血糖預測步驟為：

（1）用ARIMA 模型對從CGMS 采集到的血糖序列y（t）進行建模預測。PH 時間段后的預測結(jié)果為（t＋PH｜t）。

（2）利用 （1）得到結(jié)果得到ARIMA 產(chǎn)生的預測殘差：e（t）＝y(tǒng)（t）－（t｜t－PH）。

（3）將e（T），（1－z－Tm）e（t），y（t），（1－z－Tm）y（t）作為RBFNN 的輸入，得到PH 時間段后的預測結(jié)果（t＋PH ｜t）。

1.2 數(shù)據(jù)預處理

從CGMS采集的血糖數(shù)據(jù)由于存在噪聲干擾需要進行平滑濾波處理。卡爾曼濾波具有計算量小、實時性高、效果好等優(yōu)點，而且采用Kalman濾波對CGMS采集的數(shù)據(jù)進行平滑處理能有效地減少信號中的噪聲，同時減少預測值和實際值之間的時延［9］。本文采用Kalman濾波對CGMS采集的數(shù)據(jù)進行平滑處理。

1.3 ARIMA模型

ARIMA 的一般表達式為

記作ARIMA（p，d，q），其中，xt是血糖值組成的時間序列，i 是自回歸 （AutoregRessive，AR）項的參數(shù)，θj是滑動平均 （MovingAverage，MA）項的參數(shù)，ω為零均值及方差為δ2的高斯白噪聲。用于對數(shù)據(jù)進行差分處理，可表示為

ARIMA 處理過程如下：

（1）由于血糖序列是一種非平穩(wěn)時間序列，首先對它進行差分處理，即

那么血糖序列的ARIMA （p，d，q）模型為

其中，｛αt｝為白噪聲序列。

（2）模型識別。p，d，q 的選擇是ARIMA 建模的關(guān)鍵。首先對血糖數(shù)據(jù)進行差分處理，每次差分比較其自相關(guān)（auto correlation function，ACF）和偏自相關(guān) （partial auto correlation function，PACF）組成的條形圖，選擇最佳的d。p，q的確定采用AIC （Akaiki information criterion）準則和BIC （Bayesian information criterion）準則［10］，計算AIC和BIC的方程如下［11］

式中：k——參數(shù)模型的個數(shù)，n——樣本數(shù)。

（3）估計參數(shù)并檢驗模型。模型中的所有參數(shù)的估計都采用極大似然估計法，然后進行檢驗。方法是檢驗誤差序列是否具有隨機性；如果檢驗通不過就繼續(xù)進行識別。

（4）利用選中的最佳參數(shù)組成預測模型。ARIMA 模型采用已經(jīng)采集到的在xt，xt－1，…xt－n時刻的血糖值，預測未來xt＋m時刻的血糖值。方程為xnn＋m＝E［xn＋m｜xn，xn－1，…，x1］。詳細的過程可參考文獻 ［12］。

1.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡

對于線性時間序列，ARIMA 的預測簡單精準。從CGMS收集到的血糖數(shù)據(jù)是線性的，但影響血糖變化的因素復雜多樣。只使用線性預測模型會帶來時延，影響預測的準確性。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在處理非線性問題時能力很強。不僅學習速度快，且避免局部最小問題，只有少量權(quán)值需要調(diào)整。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡學習過程：

（1）利用高斯函數(shù)激勵函數(shù)，輸入和輸出的非線性映射如下

其中，xp＝（xp1，xp2，…xpn）T為第p個輸入樣本，ci為隱含層高斯函數(shù)的中心，σ為高斯函數(shù)的方差，為歐式范數(shù)。

（2）隱含層和輸出層之間的線性映射，函數(shù)為

式中：h——隱含層的節(jié)點總數(shù)，ωij——隱含層到輸出層的線性加權(quán)值，yi——網(wǎng)絡中第j 個輸出節(jié)點的實際輸出，n——輸出節(jié)點數(shù)。d為期望輸出值，隱含層的σ可表示為

（3）參照樣本數(shù)據(jù)，校正輸出層和隱含層之間的參數(shù)。本文中RBF的輸入包括4個部分：

（1）ARIMA 產(chǎn)生的預測殘差

（2）ARIMA 預測殘差的趨勢（1－z－Tm）e（t）。

（3）目前的血糖值y（t），即從CGMS讀取的數(shù)據(jù)。

（4）在時間步Tm目前的血糖趨勢值（1－z－Tm）y（t）。

2 預測結(jié)果評價與分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所使用的血糖數(shù)據(jù)來自河南省人民醫(yī)院，是對病人連續(xù)監(jiān)測得到的，采用動態(tài)血糖監(jiān)測系統(tǒng) （CGMS）采集。CGMS每10秒中接收一次電流信號，每5分鐘將獲得的平均值轉(zhuǎn)換成葡萄糖值儲存起來，24小時共儲存288個葡萄糖值，共持續(xù)監(jiān)測72個小時。任意選取其中的24 個小時，其中前258個數(shù)據(jù)作為訓練集，對血糖數(shù)據(jù)進行建模，采用最后30個樣本作為測試集。24小時所采取的某病人的血糖值如圖2所示。

2.2 ARIMA預測結(jié)果

將288個數(shù)據(jù)樣本輸入到MATLAB R2012A 中，采用ARIMA 的數(shù)據(jù)分析功能，得到血糖值自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖，如圖3所示。從圖3可知，血糖值序列有較高的自我相關(guān)性。需要進行差分處理，使血糖值序列變成平穩(wěn)的時間序列。取差分階數(shù)d＝1時，血糖序列基本平穩(wěn)，所以最佳差分階數(shù)為d＝1。其1階偏相關(guān)圖和自相關(guān)圖如圖4所示。

圖2 24小時采取的病人的血糖值

圖3 血糖值的ACF圖和PACF圖

圖4 1階偏相關(guān)和自相關(guān)圖

2.3 ARIMA模型參數(shù)的識別

采用從低階到高階逐步試探法來識別模型的參數(shù)，嘗試采用不同的p和q值，比較AIC和BIC取得最小值。

從表1的模型指標對比可以看出，模型ARIMA （0，1，1）比較適合預測血糖值。采用一步預測法進行預測，預測結(jié)果如圖5所示：ARIMA 模型用于對血糖的預測，能夠好地把握血糖的變化趨勢，但精度不高。

表1 血糖序列的AIC和BIC檢測值

圖5 ARIMA 模型的預測結(jié)果

2.4 ARIMA－RBF組合預測

根據(jù)ARIMA （0，1，1）預測結(jié)果和血糖實際值得到血糖值的殘差序列，計算出ARIMA 預測誤差的趨勢和當前血糖值的趨勢，結(jié)合當前的血糖值對RBF進行建模和訓練，得到預測值。組合模型的預測結(jié)果如圖6所示。

從圖6可知，ARIMA－RBFNN 組合預測模型不僅能夠準確把握血糖的變化趨勢，而且能比較準確地預測出短時間能的血糖值。

2.5 模型預測性能對比

為了能評價和比較預測結(jié)果，本文使用兩個性能指標

（1）均方誤差 （mean squared error，MSE）

圖6 ARIMA－RBFNN 組合預測結(jié)果

（2）平均絕對相對誤差 （mean absolute error，MAE）

從表2的對比結(jié)果可知，ARIMA－RBFNN 的血糖預測精度要高于單一的ARIMA 模型的預測精度，預測誤差有較大的降低，是一種有效的血糖預測方法。用ARIMARBFNN 模型進行血糖值的預測，只需要利用CGMS提供的歷史數(shù)據(jù)，相對于結(jié)合各種生理模型的預測方法［5，6］，ARIMA－RBF神經(jīng)網(wǎng)絡組合預測算法簡單可靠。

表2 兩種預測方法誤差分析

2.6 針對外部因素對血糖的影響的奇異點發(fā)現(xiàn)和處理算法

通過預測結(jié)果的觀察，某些時刻預測值與真實值差距較大，經(jīng)過分析研究，差距較大的時間段大多有飲食、胰島素的注入、運動等事件的發(fā)生。如圖7 所示。預測時間段受飲食的影響，飲食后的預測精度大大降低。

定義滿足如下條件的點為奇異點

式中：threshold（k）——判定某點是否為奇異點的門檻，大小可調(diào)，當k時刻真實血糖值y（k）與預測的血糖值（k｜k－PH）滿足上述條件時為奇異點。

通過實驗和觀察發(fā)現(xiàn)，奇異點一旦出現(xiàn)，將會持續(xù)3到5個采集點?？梢栽陬A測過程中不斷加入實際血糖值來判斷奇異點，為了提高預測的精度，提出了如下的算法：

（1）根據(jù)公式判斷采集點是否是奇異點；

（2）如果是奇異點，將當前時刻未來4個時間段血糖預測更新為

圖7 受飲食影響的ARIMA－RBFNN 預測結(jié)果

（3）在發(fā)現(xiàn)奇異點時，其5個時間段后繼續(xù)執(zhí)行判斷奇異點，如果再次發(fā)現(xiàn)，則回到 （1）；如果沒有發(fā)現(xiàn)，則不做任何處理。

采用ARIMA－RBF預測模型對奇異點進行預測后的效果對比如圖8所示，進行預測后的MSE 和MAE 為0.0069和0.0616，而不是改進前的0.0609和0.1416。

圖8 改進后與改進前的對比

3 結(jié)束語

本文基于CGMS，提出一種融合ARIMA 和RBFNN 的組合預測模型，并與ARIMA進行對比。在組合預測的基礎(chǔ)上，針對外部因素對血糖的影響，提出一種發(fā)現(xiàn)和處理算法，能夠在血糖受外部因素影響時調(diào)整未來一段時間的血糖預測值。實例結(jié)果表明，該組合預測模型結(jié)合奇異點發(fā)現(xiàn)和處理算法能夠顯著提高預測能力和預測精度，很好地反應血糖上升或下降的趨勢，具有很好的推廣和應用價值。

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