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2009年西门子杯全国大学生控制仿真挑战赛-02号参赛队 智能检测技术 ----卡尔曼滤波 1 基于Kalman滤波器 的血糖预测算法研究 学生：莫雪 闫贯博 2 3 * * 主要内容 血糖预测 Kalman滤波器的基本原理 血糖浓度预测模型 不同算法比较 展望 血糖预测 糖尿病治疗主要方法：注射外源性胰岛素 血糖预测的意义 a.防止低血糖的发生 b.为血糖控制提供必要数据 4 血糖预测: 预测方法 : 多项式预测方法和Kalman最优预测方法 两种血糖模型: 二阶血糖模型以及三阶血糖模型 5 Kalman滤波器的基本原理 基本原理： 6 Kalman滤波器的基本原理 7 Kalman滤波器的改进形式： 8 血糖浓度预测模型: 9 血糖浓度预测模型: 三阶血糖模型： 10 血糖浓度预测模型: 11 血糖浓度预测模型: 12 Kalman滤波器的最优预测： 13 检验方法： 15 不同算法比较： 三阶模型加多项式预测与三阶模型加Kalman最优预测比较： ? 5min 10min 15min 25min 50min 三阶加多项式 11.3085 18.8058 27.7442 74.0673 119.445 三阶加最优预测 11.3132 18.8149 27.7496 48.8595 119.495 表1 RMSE ? 5min 10min 15min 26min 50min 三阶加多项式 4.3525% 7.3912% 10.944% 29.194% 47.032% 三阶加最优预测 4.3534% 7.3911% 10.944% 19.276% 47.044% 表2 相对误差 多项式预测算法和Kalman最优预测算法得到的数据相差不到0.04% 16 不同算法比较： Kalman最优预测： 多项式预测： 17 不同算法比较： 结论：多项式预测和Kalman最优预测方法从实验仿真上得出的结论相差很小。 从理论上利用数学归纳法证明： 18 不同算法比较： 证明n=s时成立： 19 所以当n=s+1时，这个结论也成立。 结论： 多项式预测算法和Kalman最优预测算法实质是一样 20 不同算法比较： ? Clarke Grid error analysis A B C D E 预 测 时 刻 5min 99.3770% 0.6230% 0% 0% 0% 10min 98.7213% 1.2787% 0% 0% 0% 15min 95.3770% 4.5902% 0.0328% 0% 0% 25min 87.9344% 11.7377% 0.3279% 0% 0% 50min 66.5246% 31.0492% 1.4754% 0.6557% 0.2951% 表3 二阶模型预测的Clarke误差分析 ? Clarke Grid error analysis A B C D E 预 测 时 刻 5min 98.3607% 1.6393% 0% 0% 0% 10min 92.5574% 7.3115% 0.1311% 0% 0% 15min 84.6885% 14.8525% 0.3279% 0.1311% 0% 25min 67.9016% 29.4754% 1.3443% 0.7213% 0.5574% 50min 38.7869% 44.9508% 10.852% 3.3115% 2.0984% 表4 三阶模型预测的Clarke误差分析 21 不同算法比较： 表5 RMSE 表6 相对误差 ? 5min 10min 15min 25min 50min 三阶加最优预测 11.3132 18.8149 27.7496 48.8595 119.4959 二阶加最优预测 7.7581 11.2463 15.5776 25.0362 49.7453 ? 5min 10min 15min 26min 50min 三阶加最优预测 4.3534% 7.3911% 10.9444% 19.2765% 47.0445% 二阶加最优预测 2.8934% 4.3899% 6.1831% 9.9850% 19.852% 22 不同算法比较： 采用第四个病人的2538个临床数据进行Matlab仿真： ? Clarke Grid error analysis A B C D E 预 测 时 刻 5min 98.7392% 1.2608