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基于Transformer模型的时序数据预测方法综述 被引量：1
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作者 孟祥福 石皓源 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期45-64,共20页
时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据... 时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决,而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀,学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系,使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法,按时间梳理了时序数据预测的发展进程,系统介绍了时序数据预处理过程和方法,介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性,并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。 展开更多
关键词 深度学习 时序数据预测 数据预处理 Transformer模型
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危重症患儿肠内营养喂养不耐受危险因素分析及预测模型的构建
2
作者 周霞 高红梅 +4 位作者 黄琳 韩辉武 胡红玲 李莜 虞仁和 《中国当代儿科杂志》 北大核心 2025年第3期321-327,共7页
目的探讨危重患儿肠内营养(enteral nutrition,EN)发生喂养不耐受(feeding intolerance,FI)的危险因素,并构建列线图模型。方法回顾性收集2015年1月—2020年10月中南大学湘雅医院儿童重症监护室收治的危重患儿资料,随机分为训练集组(346... 目的探讨危重患儿肠内营养(enteral nutrition,EN)发生喂养不耐受(feeding intolerance,FI)的危险因素,并构建列线图模型。方法回顾性收集2015年1月—2020年10月中南大学湘雅医院儿童重症监护室收治的危重患儿资料,随机分为训练集组(346例)和验证集组(147例)。训练集组进一步分为耐受组(216例)和不耐受组(130例)。采用多因素logistic回归分析筛选危重患儿EN发生FI的危险因素,利用R语言构建列线图,对验证集组进行验证。分别采用受试者操作特征曲线、校准曲线和决策曲线分析评价模型的区分度、校准度和临床净收益。结果卧床时间、休克、胃肠减压、使用非甾体类抗炎药、联合使用肠外营养是危重患儿EN发生FI的独立危险因素(P<0.05)。基于这些因素构建EN危重患儿发生FI的列线图预测模型,受试者操作特征曲线分析结果显示,训练集组和验证集组曲线下面积分别为0.934(95%CI:0.906~0.963)和0.852(95%CI:0.787~0.917),表明模型的区分度良好。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验表明该模型拟合度良好(χ^(2)=12.559,P=0.128)。校准曲线分析和决策曲线分析提示该模型的预测效能和临床应用价值较高。结论卧床时间、休克、胃肠减压、使用非甾体类抗炎药物和联合使用肠外营养是危重患儿EN发生FI的独立危险因素;根据这些因素构建的列线图模型有较高的预测效能和临床应用价值。 展开更多
关键词 喂养不耐受 肠内营养 危险因素 列线图 预测模型 儿童
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溃疡性结肠炎并发坏疽性脓皮病患者发生营养风险的因素及预测模型
3
作者 申琳 宋翠豪 +5 位作者 王聪敏 高西 安俊红 李承新 梁斌 李霞 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第3期514-521,共8页
目的探索溃疡性结肠炎伴发坏疽性脓皮病患者发生营养不良的风险因素,并建立本类患者营养风险预测模型。方法纳入2019~2024年277例溃疡性结肠炎伴坏疽性脓皮病患者为研究对象,根据是否发生营养不良分为不良组(n=185)和良好组(n=92)。比... 目的探索溃疡性结肠炎伴发坏疽性脓皮病患者发生营养不良的风险因素,并建立本类患者营养风险预测模型。方法纳入2019~2024年277例溃疡性结肠炎伴坏疽性脓皮病患者为研究对象,根据是否发生营养不良分为不良组(n=185)和良好组(n=92)。比较两组患者一般人口学、生活饮食习惯、疾病相关资料共25项潜在相关因素的差异。采用Lasso回归筛选危险因素,建立列线图模型并验证模型预测性能。结果不良组与良好组间性别、年龄、文化程度、BMI指数、居住地、病程、SAS语评分等共21个指标存在差异(P<0.05)。Lasso回归分析发现溃疡性结肠炎病程、溃疡性结肠炎活动度、坏疽性脓皮病病程、合并慢性病数量、SAS评分、睡眠质量6个因素与本类患者营养不良相关性较大。基于上述6个因素建立列线图预测模型,预测该类患者营养不良AUC(95%CI)=0.992(0.984~1.000),对14例患者的应用显示准确率100%。结论溃疡性结肠炎病程、结肠炎活动度、坏疽性脓皮病病程、合并慢性病数量、焦虑程度、睡眠质量与溃疡性结肠炎伴发坏疽性脓皮病患者营养不良相关性较大,基于上述6个因素建立列线图预测模型有较高临床应用价值。 展开更多
关键词 溃疡性结肠炎 坏疽性脓皮病 营养风险 预测模型
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一种基于CHABOCHE模型参数的疲劳寿命预测模型
4
作者 张禄 任春晓 +1 位作者 高金 刘宏利 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期258-268,共11页
通过对相邻应力之比、材料S-N特性曲线双对数斜率及前一级疲劳累积损伤3项要素的分析,提出一种基于CHABOCHE模型参数的非线性疲劳寿命预测模型。该模型在参考多个非线性疲劳模型作用系数构成要素基础上,分析疲劳寿命预测模型所涉及构成... 通过对相邻应力之比、材料S-N特性曲线双对数斜率及前一级疲劳累积损伤3项要素的分析,提出一种基于CHABOCHE模型参数的非线性疲劳寿命预测模型。该模型在参考多个非线性疲劳模型作用系数构成要素基础上,分析疲劳寿命预测模型所涉及构成函数要素,结合已有疲劳试验数据分析,并引入CHABOCHE模型的参数,提出一种用于疲劳寿命预测的新的作用系数。运用两级及多级疲劳试验数据,分别计算并对比MINER模型、MANSON-HALFORD模型、YG模型、YUE模型、HAGHGOUEI模型、GAO模型、ZHAO模型、ZHANG模型、SUBRAMANYAN模型、HASHIN模型及新模型的疲劳寿命预测结果。研究结果表明:本文提出的新模型的疲劳寿命预测精度更高,该模型在多级应力载荷下的金属材料结构设计与疲劳寿命预测方面具有工程应用价值及实际意义。 展开更多
关键词 CHABOCHE模型 非线性模型 多级应力 疲劳损伤 寿命预测
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比较多种机器学习模型预测肺移植术后受者生存
5
作者 史灵芝 刘亚灵 +7 位作者 严浩吉 喻赠玮 侯森林 刘明昭 杨航 吴波 田东 陈静瑜 《器官移植》 北大核心 2025年第2期264-271,共8页
目的 比较不同机器学习算法构建的预后模型在预测肺移植(LTx)受者生存期方面的性能和表现。方法 回顾性收集483例行LTx手术的受者资料,所有受者按7∶3的比例分为训练集和验证集,将收集到的24个变量基于变量重要性(VIMP)进行筛选,利用随... 目的 比较不同机器学习算法构建的预后模型在预测肺移植(LTx)受者生存期方面的性能和表现。方法 回顾性收集483例行LTx手术的受者资料,所有受者按7∶3的比例分为训练集和验证集,将收集到的24个变量基于变量重要性(VIMP)进行筛选,利用随机生存森林(RSF)和极端梯度提升树(XGBoost)构建预后模型,使用综合曲线下面积(iAUC)和时间依赖曲线下面积(t AUC)进行模型性能评估。结果 训练集和验证集的各变量差异均无统计学意义。基于VIMP筛选排名前15的变量用于建模并确定重症监护室(ICU)住院时间为最重要的因素。与XGBoost模型相比,RSF模型在预测受者生存期方面表现出更好的性能(i AUC0.773比0.723)。在预测受者6个月生存期(tAUC6个月0.884比0.809,P=0.009)和1年生存期(tAUC1年0.896比0.825,P=0.013)方面,RSF模型也表现出更好的性能。基于两种算法的预测截断值,将LTx术后受者分为高风险组和低风险组,两种模型的生存分析结果均显示高风险组受者的生存率低于低风险组(P<0.001)。结论 与XGBoost相比,基于RSF算法开发的机器学习预后模型可以更好地预测LTx受者的生存期。 展开更多
关键词 肺移植 机器学习 预测模型 随机生存森林 极端梯度提升树 生存期 比例风险回归模型 重症监护室
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妊娠晚期缺铁性贫血的危险因素和列线图预测模型
6
作者 杨林 王亦雄 +1 位作者 潘辉 徐扬 《中山大学学报(医学科学版)》 北大核心 2025年第1期116-122,共7页
【目的】对孕妇妊娠期缺铁性贫血(IDA)的相关因素进行分析,根据其独立的危险因素,构建预测妊娠晚期缺铁性贫血的列线图预测模型,以期获得IDA的有效干预方案。【方法】将2022年7月—2023年12月在扬州市妇幼保健院定期产检的孕妇为调查对... 【目的】对孕妇妊娠期缺铁性贫血(IDA)的相关因素进行分析,根据其独立的危险因素,构建预测妊娠晚期缺铁性贫血的列线图预测模型,以期获得IDA的有效干预方案。【方法】将2022年7月—2023年12月在扬州市妇幼保健院定期产检的孕妇为调查对象,采取统一调查问卷结合监测血常规的方法跟踪孕妇直至分娩,入组500例,最终完成482例。根据孕晚期有无IDA分为IDA组与非IDA组。对可能影响缺铁性贫血的危险因素进行单因素分析及多因素logistic回归分析,并采用R软件建立预测发生的列线图模型。【结果】482例妊娠晚期女性发生IDA有96例,发生率为19.92%;单因素分析显示,经济独立情况、孕前体质指数、孕次及孕期有无正规补铁与妊娠晚期IDA的发生有关,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,经济独立(P=0.031,OR=0.583)、孕期正规补铁(P<0.001,OR=5.337)是IDA的保护因素;孕前低体质指数(P=0.021,OR=2.375),孕次≥3次(P=0.015,OR=2.253)是IDA的危险因素。ROC曲线显示,列线图模型预测IDA发生的曲线下面积为0.84,最佳截断值为-1.481,预测灵敏度为81.2%,特异度分别为75.1%。【结论】妊娠晚期IDA发病率较高;孕前低体质指数、孕次大于3次是妊娠晚期IDA的危险因素;经济独立、正规补铁是妊娠晚期IDA的保护因素。可利用上述因素构建预测模型、采取预防性措施研究降低妊娠晚期IDA发病率的可行性方案。 展开更多
关键词 妊娠晚期 缺铁性贫血 危险因素 保护因素 列线图 预测模型
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骨质疏松症患者髋关节置换预后相关因素分析及Nomogram预测模型的构建
7
作者 王荣强 杨柳 +1 位作者 吴向坤 尚立林 《中国组织工程研究》 北大核心 2025年第33期7137-7142,共6页
背景:骨质疏松症患者髋关节置换预后不良严重影响患者的生活质量。准确预测骨质疏松症患者髋关节置换预后不良的危险因素仍然是骨科医生面临的重大挑战。目的:探讨骨质疏松症患者髋关节置换预后不良的危险因素并构建Nomogram预测模型。... 背景:骨质疏松症患者髋关节置换预后不良严重影响患者的生活质量。准确预测骨质疏松症患者髋关节置换预后不良的危险因素仍然是骨科医生面临的重大挑战。目的:探讨骨质疏松症患者髋关节置换预后不良的危险因素并构建Nomogram预测模型。方法:选择2020年7月至2022年6月于南阳市第二人民医院行髋关节置换的192例骨质疏松症患者为研究对象,术后6个月行髋关节Harris评分,将Harris评分≥80分的患者纳入预后良好组(n=142),Harris评分<80分的患者纳入预后不良组(n=50)。收集两组患者临床资料并进行单因素分析;受试者工作特征曲线分析计量指标对骨质疏松症患者髋关节置换预后不良的预测价值;二分类logistic回归分析影响骨质疏松症患者髋关节置换预后不良的危险因素;构建骨质疏松症患者髋关节置换预后不良的Nomogram预测模型,采用校正曲线行内部验证并计算一致性指数,决策曲线行临床预测效能评估。结果与结论:①两组患者在年龄、体质量指数、手术时间、术中出血量、血清白蛋白、外周血淋巴细胞计数、预后营养指数、并发症方面的差异有显著意义(P<0.05);②年龄、体质量指数、手术时间、术中出血量、血清白蛋白、外周血淋巴细胞计数、预后营养指数的曲线下面积为0.813,0.780,0.787,0.764,0.777,0.785,0.818;③年龄、体质量指数、术中出血量、并发症是影响骨质疏松症患者髋关节置换预后不良的危险因素;④Nomogram预测模型的校正、原始曲线与理想曲线接近,一致性指数为0.851(0.815-0.886),模型拟合度较高,Nomogram预测模型的阈值>0.12,可提供临床净收益,且临床净收益均高于独立预测因子;⑤提示年龄、体质量指数、术中出血量、并发症是影响骨质疏松症患者髋关节置换预后不良的危险因素,基于此构建的Nomogram预测模型可帮助临床医生对骨质疏松症患者髋关节置换的预后情况进行评估,制定个性化干预措施,改善预后,提高生活质量。 展开更多
关键词 骨质疏松症 髋关节置换 预后 Nomogram预测模型 并发症
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驾驶机器人车辆横向轨迹跟踪的改进模型预测控制
8
作者 王韬 惠怡静 +2 位作者 张庆余 赵磊 牛文铁 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第3期389-398,共10页
为实现较高速行驶情况下驾驶机器人驾驶车辆进行横向轨迹跟踪,设计了一种基于动态杂交粒子群算法求解的非线性模型预测控制器。首先,简化转向机器人与车辆转向系统,建立车辆动力学模型。其次,应用双参数精确罚函数法将非线性有约束优化... 为实现较高速行驶情况下驾驶机器人驾驶车辆进行横向轨迹跟踪,设计了一种基于动态杂交粒子群算法求解的非线性模型预测控制器。首先,简化转向机器人与车辆转向系统,建立车辆动力学模型。其次,应用双参数精确罚函数法将非线性有约束优化函数转换为非线性无约束优化函数。在此基础上,将驾驶机器人作为下层控制器,应用动态杂交粒子群算法对优化函数进行求解。最后,基于Simulink/CarSim和RT-LAB硬件仿真,验证了改进的模型预测控制器具有较高的跟踪精度和行驶平稳性。 展开更多
关键词 模型预测控制 驾驶机器人 轨迹跟踪控制 粒子群算法
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绝经后出血子宫内膜癌危险因素分析及预测模型的建立
9
作者 王婧 周巧云 +6 位作者 王牧雨 肖豫 宋冬梅 郭艳 夏恩兰 李天照 黄晓武 《首都医科大学学报》 北大核心 2025年第1期143-149,共7页
目的通过收集绝经后出血(postmenopausal bleeding,PMB)患者常规病史、危险因素和超声结果的临床数据,建立一种预测PMB妇女罹患子宫内膜癌(endometrial cancer,EC)及子宫内膜非典型增生(atypical hyperplasia,AH)风险的方法。方法连续... 目的通过收集绝经后出血(postmenopausal bleeding,PMB)患者常规病史、危险因素和超声结果的临床数据,建立一种预测PMB妇女罹患子宫内膜癌(endometrial cancer,EC)及子宫内膜非典型增生(atypical hyperplasia,AH)风险的方法。方法连续性收集2013年12月至2023年12月就诊于首都医科大学附属复兴医院的408例PMB患者的病例资料。分为病例组和对照组,将EC和AH患者纳入恶性组(病例组),其余患者纳入非恶性组(对照组),收集有关子宫内膜恶性病变危险因素的临床数据,通过单因素和多因素Logistic回归分析进行回顾性研究。结果408例患者平均年龄(60.4±7.8)岁,病例组74例(18.1%),对照组334例(81.9%)。基于Logistic回归分析选择子宫内膜恶性病变的最佳预测因子,创建“LRDNT”(light bleeding,recurrent bleeding,diabetes,non-uniform echogenicity&thickness)模型。LRDNT分数在0至22之间。LRDNT评分≥15约登指数最大,预测恶性病变的灵敏度为79.73%,特异度为80.84%,预测准确率为80.64%。结论PMB患者的临床信息与超声指标相结合的风险预测模型LRDNT,可帮助临床医生预测子宫内膜恶性病变发生的风险,有助于临床分流和优化诊疗策略。 展开更多
关键词 绝经后出血 子宫内膜癌 子宫内膜非典型增生 危险因素 预测模型
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基于XGBoost的COPD患者肺癌发生预测模型的建立与评价
10
作者 杨靖 焦童 +4 位作者 董宇娇 姚晨雨 孔群钰 石婕 杨拴盈 《西安交通大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第2期345-352,共8页
目的 利用慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者的临床特征数据构建XGBoost预测模型,并评价预测模型对COPD患者肺癌发生风险早期预测的效能。方法 本研究为回顾性横断面研究,采用整群抽样的方法,对2018年1月1日至2022年12月31日在西安交通大学第... 目的 利用慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者的临床特征数据构建XGBoost预测模型,并评价预测模型对COPD患者肺癌发生风险早期预测的效能。方法 本研究为回顾性横断面研究,采用整群抽样的方法,对2018年1月1日至2022年12月31日在西安交通大学第二附属医院住院的经临床确诊的COPD患者进行筛选,共收集4 008例有完整数据的患者。首先对各特征基线进行分析,再利用XGBoost构建COPD患者肺癌发生风险预测模型,并利用SHAP(SHapley Additive exPlanation)值对各特征重要性进行量化和归因;决策曲线分析(DCA)曲线评价临床应用价值。结果 使用28个变量构建COPD患者肺癌发生风险模型之后,按照变量重要性排序及临床经验,筛选8个变量,重新构建预测模型,模型效能在训练集和测试集中分别为0.948(0.938,0.958)、0.797(0.738,0.856)。SHAP图显示CEA、CA125、FIB、嗜酸性粒细胞、PLT、D-二聚体升高和TT缩短均会增加COPD患者肺癌发生风险,DCA曲线显示该预测模型具有临床应用价值,可以帮助医师做出更准确的预后预测和治疗决策。结论 基于XGBoost成功建立了预测模型,以特征子集实现了对COPD患者肺癌发生风险的早期预测。 展开更多
关键词 慢性阻塞性肺疾病(COPD) 危险性评估 预测模型 XGBoost SHAP
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基于虚拟仿真模型的轻型车在用RDE排放预测
11
作者 苏庆鹏 赵华 +2 位作者 胡雨馨 张帆 裴毅强 《内燃机学报》 北大核心 2025年第1期55-63,共9页
为进一步准确预测在用乘用车实时驾驶排放,搭建了以发动机-后处理虚拟仿真为核心的在用排放预测模型.首先建立了发动机一维模型,与稳态和瞬态发动机原排测试数据进行了对比和标定.结果表明:在用实际行驶排放测试(RDE)工况下,CO和NO的原... 为进一步准确预测在用乘用车实时驾驶排放,搭建了以发动机-后处理虚拟仿真为核心的在用排放预测模型.首先建立了发动机一维模型,与稳态和瞬态发动机原排测试数据进行了对比和标定.结果表明:在用实际行驶排放测试(RDE)工况下,CO和NO的原排累积质量相对误差分别为9.2%、5.8%;其次进行后处理性能试验,对后处理温度、起燃和老化模型进行标定验证,在全球轻型车测试循环工况(WLTC)前35 s,三元催化转化器轴向最大温度误差为52℃,CO、NO的排放累积质量误差为0.0385 g(5.90%)和0.0011 g(0.75%);最后利用RDE排放预测模型在不同催化器老化状态下,进行WLTC、RDE和95%分位的激烈驾驶参考循环(RTS-95)工况的排放规律探究.研究发现:NO排放对工况更加敏感,超限风险更高.设定NO瞬时质量排放阈值为8 mg/s,以RTS-95循环在分散因子为0.6条件下的NO仿真结果为例,对催化器分散因子进行预警窗口宽度探究,结果表明:增加预警窗口宽度将会降低误判率和冷启动超限的识别概率. 展开更多
关键词 虚拟仿真模型 催化转化器老化 在用实际行驶排放测试 排放预测
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永磁轮毂电机最优磁链矢量无权重价值函数模型预测转矩控制
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作者 朱孝勇 乙峰 +3 位作者 张超 杜怿 徐磊 张丽 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第2期736-747,I0028,共13页
永磁轮毂电机的外转子通常与轮辋轮胎直接相联结,相比内转子永磁驱动电机,转动惯量较大,其速度响应明显滞后负载变化。因此,复杂运行工况下,永磁轮毂电机驱动系统转速不稳定,电动车辆行走路径易出现偏移。为解决轮毂驱动下电动车辆的这... 永磁轮毂电机的外转子通常与轮辋轮胎直接相联结,相比内转子永磁驱动电机,转动惯量较大,其速度响应明显滞后负载变化。因此,复杂运行工况下,永磁轮毂电机驱动系统转速不稳定,电动车辆行走路径易出现偏移。为解决轮毂驱动下电动车辆的这一固有技术难题,提出一种磁链为唯一约束条件的无权重价值函数模型预测转矩控制(model predictive torque control,MPTC)策略,可实现复杂多变动态工况下电动车辆稳定运行的工作需求。所提价值函数将转矩、定子磁链幅值约束统一为定子磁链矢量的优化,消除了权重系数的整定,提高了复杂运行工况下轮毂电机的反应速度。同时,引入有效电压矢量与零电压矢量切换瞬间的定子磁链,以此为评估依据选择最优电压矢量,可降低转矩与定子磁链脉动,从而提高轮毂电机转速控制精度。实验验证了控制方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 永磁轮毂电机 模型预测转矩控制 最优占空比 无权重系数 快速响应
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构建股骨转子间骨折股骨近端防旋髓内钉内固定失效的风险预测模型
13
作者 涂泽松 徐大星 +4 位作者 罗洪斌 王宇胜 冯兴伦 彭仲华 杜绍龙 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2025年第27期5845-5853,共9页
背景:股骨转子间骨折是主要的老年脆性骨折类型,股骨近端防旋髓内钉是首选手术方案,但术后内固定失效的相关因素尚存在争议。目的:通过术前评估患者影像学资料提出一种新的股骨转子间骨折“三柱”分类法,并分析其与术后内固定失效的交... 背景:股骨转子间骨折是主要的老年脆性骨折类型,股骨近端防旋髓内钉是首选手术方案,但术后内固定失效的相关因素尚存在争议。目的:通过术前评估患者影像学资料提出一种新的股骨转子间骨折“三柱”分类法,并分析其与术后内固定失效的交互关系,利用数字技术运算开发和验证风险预测模型,便于临床医生术前甄别并干预高风险患者。方法:选择2012年6月和2022年6月佛山市中医院三水医院收治的股骨转子间骨折患者,按照术后是否出现内固定失效结局,分为内固定失效组和内固定维持组。根据患者术前X射线片将股骨近端分为“三柱”:内侧柱、外侧柱及中柱,每柱均有不同的亚组分型。分析“三柱”的形态特征与股骨近端防旋髓内钉内固定术后复位失效的关系,通过先单因素后多因素logistics回归分析,筛选出引起内固定失效的独立风险因素,根据独立风险因素利用R语言软件构建风险预测模型。采用自助法重抽样1000次,使用受试者工作特征曲线下的面积、校准曲线、临床决策曲线评价模型的区分度、校准能力及临床应用价值。通过Youden指数确定预测模型的最佳风险分界值,据此将患者分为高、低风险组,根据模型风险预测能力的准确度来评价其稳定性和外延性。结果与结论:①利用“三柱”分型系统预测骨折术后内固定失效的4个独立风险因素,分别为内侧柱(小转子及股骨距粉碎性骨折)[优势比=5.385,95%CI(1.961,14.782),P=0.001]、中间柱(烟囱型)[优势比=2.893,95%CI(1.167,7.173),P=0.022]、外侧柱(外侧壁厚度<20.5 mm)[优势比=2.804,95%CI(1.078,7.297),P=0.035]及外侧柱(外侧壁骨折)[优势比=4.278,95%CI(1.670,10.959),P=0.012];②构建的风险预测模型表现出良好的区分度和准确度[受试者工作特征曲线下面积=0.852,95%CI(0.837,0.922)],校准曲线显示模型预测风险和实际发生风险有较好的一致性;③临床决策曲线提示风险阈值概率在0.2-0.82范围内时,模型具有较好的临床适用性;风险概率为28%是模型风险分层的最佳阈值,模型在不同风险组别患者的预测性能较好;④此次研究通过“三柱”分型系统构建预测模型计算股骨转子间骨折患者术后内固定失效的风险概率,此方法准确、简便,易于临床应用,可作为一种数字化工具指导临床个性化治疗。 展开更多
关键词 股骨转子间骨折 股骨近端防旋髓内钉 独立风险因素 内固定失效 分型系统 风险预测模型 骨科植入物
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系统性红斑狼疮并发股骨头坏死危险因素列线图预测模型的建立和验证
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作者 徐文博 汪利合 +1 位作者 李松伟 史鹏博 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2025年第15期3215-3226,共12页
背景:股骨头坏死是系统性红斑狼疮患者常见的并发症,若能早期对其发生风险进行预测与验证,将有助于避免或延缓股骨头坏死的发展。目的:分析系统性红斑狼疮患者并发股骨头坏死的危险因素,构建系统性红斑狼疮患者并发股骨头坏死的列线图... 背景:股骨头坏死是系统性红斑狼疮患者常见的并发症,若能早期对其发生风险进行预测与验证,将有助于避免或延缓股骨头坏死的发展。目的:分析系统性红斑狼疮患者并发股骨头坏死的危险因素,构建系统性红斑狼疮患者并发股骨头坏死的列线图预测模型并进行验证。方法:回顾性分析2013年1月至2022年12月首次就诊于河南中医药大学第一附属医院的914例系统性红斑狼疮患者的病历资料,根据是否发生股骨头坏死分为发生股骨头坏死组(n=100)和未发生股骨头坏死组(n=814)。采用单因素、LASSO回归和多因素Logistic回归分析筛选和确定系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的危险因素。同时将数据集按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集,并基于多因素Logistic回归分析结果,构建系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的列线图预测模型。同时,使用受试者工作特征曲线、Hosmer-Lemeshow校准曲线和决策曲线对列线图的性能进行评估。结果与结论:①股骨头坏死组与未发生股骨头坏死组患者在系统性红斑狼疮病程、系统性红斑狼疮疾病活动度评分、狼疮性肾炎、呼吸系统受累、胃肠道受累、干燥综合征、骨质疏松、抗核糖核蛋白抗体阳性、补体C3降低、环磷酰胺、吗替麦考酚酯、生物抑制剂、糖皮质激素最大日剂量、糖皮质激素冲击治疗方面差异有显著性意义(P<0.05);②采用LASSO回归分析方法筛选出10个与系统性红斑狼疮并发股骨头坏死风险相关的预测变量,将其纳入多因素Logistic回归分析,结果显示系统性红斑狼疮病程、呼吸系统受累、干燥综合征、骨质疏松、抗核糖核蛋白抗体阳性、环磷酰胺、吗替麦考酚酯、生物抑制剂、糖皮质激素最大日剂量是系统性红斑狼疮患者发生股骨头坏死的独立危险因素(P<0.05);③训练集中预测发生风险的受试者工作特征曲线下面积为0.802(95%CI=0.742-0.862),测试集预测发生股骨头坏死风险受试者工作特征曲线下面积为0.811(95%CI=0.745-0.876);Hosmer-Lemeshow校准曲线拟合度较好(训练集,P=0.447;验证集,P=0.870);决策曲线显示使用列线图预测模型预测系统性红斑狼疮患者发生股骨头坏死的风险是有益的;④月经异常为女性系统性红斑狼疮患者并发股骨头坏死的危险因素之一;⑤此次研究结果提示,系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的危险因素是多因素的,同时建立了一个包含9个危险因素的列线图预测模型,可将其用于预测系统性红斑狼疮患者发生股骨头坏死的风险;此外,首次报道了月经异常为女性系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的危险因素之一。 展开更多
关键词 系统性红斑狼疮 股骨头坏死 危险因素 列线图 预测模型 月经异常 LASSO回归 多因素Logistic回归
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基于分层模型预测控制的含风电电力系统恢复在线决策方法
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作者 顾雪平 魏佳俊 +2 位作者 白岩松 李少岩 刘玉田 《电工技术学报》 北大核心 2025年第5期1471-1486,共16页
在“双碳”背景下,电力系统的风电渗透率不断提升,风电机组对大停电后系统恢复过程的影响日益显著。为应对风电出力不确定性对恢复过程的影响,该文提出了一种基于分层模型预测控制的电力系统恢复在线决策方法。首先,为满足不同的恢复决... 在“双碳”背景下,电力系统的风电渗透率不断提升,风电机组对大停电后系统恢复过程的影响日益显著。为应对风电出力不确定性对恢复过程的影响,该文提出了一种基于分层模型预测控制的电力系统恢复在线决策方法。首先,为满足不同的恢复决策需求,引入分层控制结构,将恢复任务解耦,以动态更新的风电预测信息为基础,提出基于两种滚动机制的双层滚动优化策略:上层考虑元件恢复次序的后效性,采用前瞻到底滚动机制进行元件恢复次序决策;下层考虑风电预测精度近高远低的实际,采用滑动时间窗口滚动机制进行发电机组出力计划和负荷恢复计划决策。然后,在反馈校正环节,根据实测风电数据,建立储能等灵活性资源的实时调度模型并修正风电功率预测。最后,通过修改的新英格兰39节点系统和实际系统算例验证所提方法的有效性与实用性。 展开更多
关键词 模型预测控制 大停电 风电不确定性 滚动机制 在线恢复 实时校正
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大肠腺瘤性息肉危险因素及预测模型的构建与验证
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作者 董魁 吴洁 +3 位作者 燕静 刘海涛 王军 乔冠恩 《实用医学杂志》 北大核心 2025年第6期838-845,共8页
目的运用logistic回归分析法识别大肠腺瘤性息肉的风险因素,并基于这些要素建立预测模型,随后对模型的有效性进行验证及评价。方法纳入2017年1月至2022年1月在邯郸市第一医院接受大肠息肉切除手术的患者1023例,包含腺瘤性息肉患者(腺瘤... 目的运用logistic回归分析法识别大肠腺瘤性息肉的风险因素,并基于这些要素建立预测模型,随后对模型的有效性进行验证及评价。方法纳入2017年1月至2022年1月在邯郸市第一医院接受大肠息肉切除手术的患者1023例,包含腺瘤性息肉患者(腺瘤性息肉组)676例和非腺瘤性息肉患者(非腺瘤性息肉组)347例。收集了患者的基本信息、病史、结肠镜检查结果和息肉病理结果等数据。通过比较两组间的差异,筛选出显著性差异的指标作为模型构建的候选因素,并将患者按8∶2的比例随机分为训练集与验证集。利用训练集数据构建风险预测模型,并利用R studio软件绘制列线图以直观展示模型。最后,采用验证集内部验证模型。通过受试者工作(ROC)曲线来评估模型的区分能力,Calibration校准曲线来评价模型的精确度,决策曲线分析(DCA)评价模型在临床实践中的应用价值。结果两组在年龄、饮酒习惯、大肠癌家族史、高脂血症、胆囊切除史、HP感染和阑尾切除史变量的比较中存在显著性差异(P<0.05),这些因素被纳入模型构建。随机分配了818例进入训练集,205例进入验证集。对训练集进行多元逻辑回归分析确认了年龄(OR=1.021,95%CI:1.006~1.036,P=0.006)、饮酒(OR=3.440,95%CI:2.251~5.257,P<0.001)、大肠癌一级亲属(OR=3.775,95%CI:1.881~7.577,P<0.001)、高脂血症(OR=3.428,95%CI:2.443~4.808,P<0.001)、胆囊切除(OR=3.916,95%CI:1.756~8.735,P<0.001)、幽门螺杆菌(HP)感染(OR=3.292,95%CI:2.309~4.693,P<0.001)、阑尾切除(OR=3.819,95%CI:2.002~7.286,P<0.001)为腺瘤性息肉发病的独立危险因素。据此构建了大肠腺瘤性息肉的预测模型,P=1/(1+e^(-Y)),其中Y=0.020×年龄+1.328×大肠癌一级亲属+1.235×饮酒+1.232×高脂血症+1.365×胆囊切除+1.192×HP感染+1.340×阑尾切除-1.995。该模型的训练集及验证集的AUC分别为0.763(95%CI:0.729~0.797)和0.769(95%CI:0.644~0.787),显示出具有良好的能力。校准曲线显示模型拟合度良好,决策曲线分析表明模型在广泛的获益阈值下均能实现积极的净获益,证实了模型的临床应用价值。结论年龄、饮酒、大肠癌一级亲属、高脂血症、胆囊切除、HP感染、阑尾切除为腺瘤性息肉发病的独立危险因素(P<0.05)。基于上述危险因素构建的预测模型对大肠腺瘤性息肉的预测具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 大肠息肉 腺瘤性息肉 非腺瘤性息肉 预测模型 列线图 ROC曲线
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基于不同机器学习方法构建非心脏手术老年患者术后谵妄预测模型
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作者 石金云 陈荣 +2 位作者 李文媛 纪木火 李青 《临床麻醉学杂志》 北大核心 2025年第3期240-245,共6页
目的采用不同机器学习方法构建非心脏手术老年患者术后谵妄(POD)的预测模型其性能。方法收集2022年4月至2024年4月行非心脏手术的905例老年患者围术期资料,包括人口学特征、既往合并症、术前认知功能评估、实验室检查结果、麻醉记录单等... 目的采用不同机器学习方法构建非心脏手术老年患者术后谵妄(POD)的预测模型其性能。方法收集2022年4月至2024年4月行非心脏手术的905例老年患者围术期资料,包括人口学特征、既往合并症、术前认知功能评估、实验室检查结果、麻醉记录单等共102个变量。采用单因素分析初步筛选危险因素,将有统计学差异(P<0.05)的变量纳入最小绝对收缩与选择算子(LASSO)筛选特征变量,应用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、自适应增强算法(Adaboost)和神经网络(NN)4种机器学习方法构建POD预测模型,采用受试者工作特征曲线下面积(AUROC)、精确度-召回率(PR)曲线的平均精度(AP)、Brier评分等对模型进行综合评估,引入Shapley加性解释(SHAP)对最优机器学习模型进行可解释化分析。结果有155例(17%)患者发生POD,经LASSO回归分析后,确定10个特征变量用于构建机器学习模型。4种机器学习模型中,RF的AUROC最高为0.90(95%CI 0.86~0.93),AP为0.8,Brier评分为0.086。SHAP模型解释性分析显示,对POD贡献度最高的是手术时间。结论在应用4种机器学习方法构建的非心脏手术老年患者POD预测模型中,RF的预测效能最佳。 展开更多
关键词 非心脏外科手术 术后谵妄 机器学习 预测模型 Shapley加性解释
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成人颅内肿瘤手术患者非计划重返ICU风险预测模型的构建及验证
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作者 刘云云 卢舒颖 +4 位作者 欧梦仙 张娜芹 纪媛媛 崔丽 王军 《中国护理管理》 北大核心 2025年第2期283-289,共7页
目的 :分析神经外科成人颅内肿瘤患者术后非计划重返ICU的现状和影响因素,构建重返ICU风险预测模型并验证,以期为临床干预提供依据。方法 :采用便利抽样法,选取2019年12月至2022年9月北京市某三级甲等医院神经外科术后由ICU转出的成年... 目的 :分析神经外科成人颅内肿瘤患者术后非计划重返ICU的现状和影响因素,构建重返ICU风险预测模型并验证,以期为临床干预提供依据。方法 :采用便利抽样法,选取2019年12月至2022年9月北京市某三级甲等医院神经外科术后由ICU转出的成年颅内肿瘤术后患者2 383例。采用倾向性评分匹配法按1∶4成功匹配420例,前300例为训练集,后120例为验证集。采用二分类Logistic回归分析成人颅内肿瘤手术患者非计划重返ICU的影响因素,构建并验证预测模型。结果 :共纳入2 383例患者资料,非计划重返ICU 84例,成人颅内肿瘤手术患者非计划重返ICU发生率为3.52%。倾向性匹配评分后共420例纳入分析,再入其中84例纳入重返ICU组,336例纳入非重返ICU组。回归分析结果显示:气管插管、机械通气时长、转出ICU时存在中/重度意识障碍是其独立危险因素(P<0.05)。训练集所建立模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.834,灵敏度为81.2%,特异度为77.0%,最佳临界值为0.206。外部验证集建立模型的AUC值为0.854,灵敏度为81.4%,特异度为82.6%。结论 :本研究建立的成人颅内肿瘤术后患者非计划重返ICU风险预测模型科学合理,预测效果良好,适用于临床筛查,可为医护人员早期识别高危人群并采取有针对性的干预措施提供参考。 展开更多
关键词 成人 颅内肿瘤 非计划重返ICU 影响因素 预测模型 护理
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数据驱动的未知线性离散系统双模模型预测控制
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作者 刘鑫 严爱军 《控制与决策》 北大核心 2025年第3期813-821,共9页
针对模型参数未知的线性离散系统,提出一种数据驱动的双模模型预测控制方法,无需预先对系统进行建模,能够实现在约束条件下对目标设定点的最优跟踪控制.首先,根据有限的系统历史运行数据预测系统未来一段时间的运行轨迹,并在代价函数中... 针对模型参数未知的线性离散系统,提出一种数据驱动的双模模型预测控制方法,无需预先对系统进行建模,能够实现在约束条件下对目标设定点的最优跟踪控制.首先,根据有限的系统历史运行数据预测系统未来一段时间的运行轨迹,并在代价函数中加入实时优化的人工平衡点,通过在线求解滚动优化问题来获得控制输入,进而平稳地驱动系统进入一个控制不变集内;然后,在控制不变集内,基于系统历史运行数据,采用策略迭代的方法求解动态反馈控制器,同时可得到静态前馈控制器,实现驱动系统收敛至平衡点的局部最优跟踪控制;最后,验证所提出方法的稳定性,并将其应用于一个线性化的四容水箱系统.实验结果表明,所提出方法有效可行,具有更小的超调量和更好的收敛性能. 展开更多
关键词 模型预测控制 线性离散系统 约束系统 数据驱动 最优控制 稳定性分析
原文传递
基于非线性模型预测控制的拖挂车系统泊车轨迹规划方法
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作者 杨毅 贾博铂 +2 位作者 高亮 李岱伟 谢杉杉 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第2期179-188,共10页
拖挂车是欠驱动与非完整约束高度耦合的非线性系统,具有状态维度高、约束复杂、内部稳定性差等特点,导致其泊车轨迹规划的求解时间长。因此,设计了一种基于非线性模型预测控制的拖挂车泊车轨迹规划方法,通过融合系统多元约束,构建优化问... 拖挂车是欠驱动与非完整约束高度耦合的非线性系统,具有状态维度高、约束复杂、内部稳定性差等特点,导致其泊车轨迹规划的求解时间长。因此,设计了一种基于非线性模型预测控制的拖挂车泊车轨迹规划方法,通过融合系统多元约束,构建优化问题,规划无碰撞的泊车轨迹。为加速优化问题的求解,首先,在系统的高维状态空间中使用结合Reed-Shepp(RS)曲线的改进快速扩展随机树(RRT*-RS)进行随机采样,以RS曲线满足反向行驶的特性,找到一条近似最优路径作为优化问题热启动的参考解。然后,在求解优化问题时,选用近似平均牛顿法以节约求解时间,提升系统实时性。最后,进行了倒库泊车、侧方泊车、多障碍物等场景实验仿真验证,仿真结果表明所提方法在不同场景下均可实现拖挂车泊车快速轨迹规划,求解时间与传统内点法和序列二次规划法相比均有40%以上的提升。 展开更多
关键词 拖挂车系统 自主泊车 轨迹规划 非线性模型预测控制 近似平均牛顿法
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