目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP...目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP波的连续值,本研究期望基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。方法构建CNN-LSTM混合神经网络模型,利用重症监护医学信息集(medical information mart for intensive care,MIMIC)中的PPG与ABP波同步记录信号数据,将PPG信号波经预处理降噪、归一化、滑窗分割后输入该模型,重建与之同步对应的ABP波信号。结果使用窗口长度312的CNN-LSTM神经网络时,重建ABP值与实际ABP值间误差最小,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为2.79 mmHg和4.24 mmHg,余弦相似度最大,重建ABP值与实际ABP值一致性和相关性情况良好,符合美国医疗器械促进协会(Association for the Advancement of Medical Instrumentation,AAMI)标准。结论CNN-LSTM混合神经网络可利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。展开更多
为增强综合能源系统负荷精细化分解水平,充分利用误差信息以进一步提升预测性能,提出一种基于聚合混合模态分解和时序卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN)的综合能源系统负荷修正预测框架。首先,采用改进完全集合经验模...为增强综合能源系统负荷精细化分解水平,充分利用误差信息以进一步提升预测性能,提出一种基于聚合混合模态分解和时序卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN)的综合能源系统负荷修正预测框架。首先,采用改进完全集合经验模态分解对电、冷和热负荷初步分解处理,随后利用变分模态分解对具有强复杂性的子序列进一步分解。然后,依据最大信息系数(maximum information coefficient,MIC)分析多元负荷的耦合特性并通过多元相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)丰富特征信息。最后,构建基于TCN的修正预测模型。以校园综合能源系统算例对比不同预测模型,结果显示所提修正预测框架的电、冷和热负荷预测均具有较低的平均绝对百分比误差,有效解决了预测中模态分解的模态混叠以及模态高频分量问题,实现预测误差修正。展开更多
文摘目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP波的连续值,本研究期望基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。方法构建CNN-LSTM混合神经网络模型,利用重症监护医学信息集(medical information mart for intensive care,MIMIC)中的PPG与ABP波同步记录信号数据,将PPG信号波经预处理降噪、归一化、滑窗分割后输入该模型,重建与之同步对应的ABP波信号。结果使用窗口长度312的CNN-LSTM神经网络时,重建ABP值与实际ABP值间误差最小,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为2.79 mmHg和4.24 mmHg,余弦相似度最大,重建ABP值与实际ABP值一致性和相关性情况良好,符合美国医疗器械促进协会(Association for the Advancement of Medical Instrumentation,AAMI)标准。结论CNN-LSTM混合神经网络可利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。
文摘为增强综合能源系统负荷精细化分解水平,充分利用误差信息以进一步提升预测性能,提出一种基于聚合混合模态分解和时序卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN)的综合能源系统负荷修正预测框架。首先,采用改进完全集合经验模态分解对电、冷和热负荷初步分解处理,随后利用变分模态分解对具有强复杂性的子序列进一步分解。然后,依据最大信息系数(maximum information coefficient,MIC)分析多元负荷的耦合特性并通过多元相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)丰富特征信息。最后,构建基于TCN的修正预测模型。以校园综合能源系统算例对比不同预测模型,结果显示所提修正预测框架的电、冷和热负荷预测均具有较低的平均绝对百分比误差,有效解决了预测中模态分解的模态混叠以及模态高频分量问题,实现预测误差修正。
