基于K-means聚类和BP神经网络的血糖预测

本研究设计并实现了一种基于多特征融合与机器学习算法的故障诊断系统。

项目信息

编号：MDV-4
大小：4.9M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b

项目介绍

本研究设计并实现了一种基于多特征融合与机器学习算法的故障诊断系统。系统集成了频率域特征、MFCC特征和时域特征的提取方法，并通过KNN、SVM和BP神经网络模型对信号进行分类处理。通过对信号进行预处理、异常值去除和特征融合，系统能够有效提升故障诊断的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该系统在多种故障场景随着糖尿病患者人数的逐年增加，血糖指标的准确预测在糖尿病管理中变得至关重要。本文提出了一种基于K-means聚类与BP神经网络相结合的血糖预测模型。首先，通过K-means聚类算法对血糖数据进行初步分组，并结合多个血糖相关特征，分析其对血糖水平的影响。接着，使用BP神经网络对各类数据进行训练和预测，实现对未来血糖水平的准确预测。实验结果表明，该方法能够有效提高血糖预测的准确性，具有较高的实用价值。

项目文档

Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对Main_Test.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

运行 Main_Test.m
图1: 训练集上实际值与预测值对比图

解析: 该图显示了在训练集上的实际血糖值与使用K-means聚类结合BP神经网络预测的血糖值的对比。图中的蓝色圆圈代表实际值，红色方块代表预测值。通过对比，可以直观地看出模型的预测效果。

图2: 训练集上血糖实际值与预测值的散点图

解析: 该图展示了训练集上每个样本的血糖实际值与预测值之间的关系。点越接近虚线（理想的45度线），表示模型的预测结果越准确。

图3: 测试集上实际值与预测值对比图

解析: 该图与图1类似，但展示的是在测试集上的实际血糖值与预测值的对比。同样，蓝色圆圈表示实际值，红色方块表示预测值。这用来评估模型在未见过的数据上的预测性能。

图4: 测试集上血糖实际值与预测值的散点图

解析: 该图与图2类似，但展示的是测试集上的实际值与预测值之间的关系。点越接近虚线，表示模型在测试集上的预测越准确。

图5: 神经网络训练进度图

解析: 该图显示了BP神经网络的训练进度，包括训练过程中的轮数、时间、性能（误差），以及收敛情况。通过这个图可以监控模型训练的收敛速度和稳定性。

图6: 模型性能指标

该文本展示了模型在训练集和测试集上的性能指标，包括R²（决定系数）、RMSE（均方根误差）、RE（相对误差）。这些指标用来量化模型的预测精度，其中R²越接近1，RMSE和RE越低，表示模型性能越好。

这些图表共同展示了基于K-means聚类和BP神经网络的血糖预测模型在训练和测试过程中的表现和效果。

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)