基于小波神经网络时间序列模型预测血药浓度的研究

目的 基于小波神经网络时间序列模型预测阿司匹林血药浓度，评价模型的适应性。方法 对4组家兔灌胃，分别于0.15，0.25，0.5，1.0，1.5，2.0，2.5，3.0，3.5，4.0，6.0，13.0，22.0 h时间点获取血药浓度数据，利用计算机软件MATLAB对其中3组实验数据进行网络训练，利用训练好的网络对剩下的1组血药浓度数据进行预测。之后联合药动学，判断其房室模型和药动学特点。结果 模拟仿真结果与实际数据基本符合，网络的绝对平均误差范围在0.3%~5.39%，在统计学允许误差范围之内。联合药动学仿真证明了阿司匹林的血管外给药药动学特点是二室模型。结论 小波神经网络时间序列模型在预测阿司匹林血药浓度时有较好拟合能力和优良预测能力，同时与药动学的结合更为现代临床药理的研究起到积极的推动作用