CAJ | 학술논문

针对静脉麻醉异丙酚时变性强,房室结构复杂的特性,经典的非线性混合效应模型参数估计法存在变量繁多,人为因素多等弊端,而BP神经网络又存在极易陷入局部极值,网络训练不稳定致使预测误差大.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,调整神经网络中异丙酚血药浓度和时间、病人年龄、体重、身高、体表面积、采样时间、总剂量、注射率的关系,然后建立异丙酚血药浓度预测模型,并与NONMEM方法、BP神经网络进行比较.比较结果,GA-BP网络的平均误差为1.2％,BP网络的平均误差为29.59％,NONMEM为14.61％,GA-BP网络的绝对平均误差15.76％,BP网络的绝对平均误差31.9％,NONMEM为22.99％.实验结果表明:GA-BP网络对于半衰期较短的麻醉药物异丙酚药物具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.
침대정맥마취이병분시변성강,방실결구복잡적특성,경전적비선성혼합효응모형삼수고계법존재변량번다,인위인소다등폐단,이BP신경망락우존재겁역함입국부겁치,망락훈련불은정치사예측오차대.이용유전산법우화BP신경망락적권치화역치,조정신경망락중이병분혈약농도화시간、병인년령、체중、신고、체표면적、채양시간、총제량、주사솔적관계,연후건립이병분혈약농도예측모형,병여NONMEM방법、BP신경망락진행비교.비교결과,GA-BP망락적평균오차위1.2％,BP망락적평균오차위29.59％,NONMEM위14.61％,GA-BP망락적절대평균오차15.76％,BP망락적절대평균오차31.9％,NONMEM위22.99％.실험결과표명:GA-BP망락대우반쇠기교단적마취약물이병분약물구유교호적비선성의합능력화경고적예측준학성.