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一种实用的参数估计方法,用于模型预测心率调节。 (英语) Zbl 1267.90148号

摘要:数学模型长期以来一直被用于预测生物系统的动力学。最近,已经做出了一些努力,以使这些模型针对患者。这样做的一种方法是使用技术来估计参数,从而实现基于模型的观测量预测。关于受试者组内和组间参数变化的知识有可能提供对生物功能的见解。通常不可能估计给定模型中的所有参数,尤其是当模型复杂且数据稀疏时。然而,可以估计模型参数的子集,从而降低问题的复杂性。在本研究中,我们比较了三种方法,这三种方法可以识别给定模型和数据集的参数子集。这些方法将用于在预测抬头倾斜期间心率的压力感受器反馈调节的模型中估计患者特异性参数。这三种方法包括:相关矩阵的结构化分析、奇异值分解和QR分解分析,以及识别与Hessian模型特征向量所跨越的子空间最接近的子空间。结果表明,这三种方法都有助于识别参数子集。“最佳”子集是使用结构化相关方法获得的,尽管该方法也是计算量最大的方法。使用其他两种方法获得的子集更容易计算,但分析表明,最终的子集包含相关参数。总之,为了避免冗长的计算,可以将这三种方法结合起来,以有效地识别参数子集。

MSC公司:

90立方厘米 灵敏度、稳定性、参数优化
34公里29 泛函微分方程的反问题
34K60美元 泛函微分方程模型的定性研究与仿真
92C30型 生理学(一般)
92 C50 医疗应用(通用)
93A30型 系统数学建模(MSC2010)
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