遗传算法优化BP神经网络的异丙酚血药浓度预测

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。