饮酒后血液中乙醇含量的推断

摘要：

基于采集的32名健康志愿者饮酒后血液中乙醇含量(BAC)随时间变化的数据,共128个数据.首先运用纵向数据分析方法中的随机效应混合模型进行分析,结果显示可以比较精确的预测BAC,模型的绝对平均误差(MAE)为1.18mg/100ml、绝对误差的中位数为0.89mg/1 00ml.其次对数据不作任何分布假设,运用机器学习回归方法分析数据,最后利用10折交叉验证方法来判断结果的可靠性,并得到各模型测试集的标准化均方误差(NMSE)分别为0.012,0.003,0.803,0.761,0.853.

关键词：乙醇含量(BAC)、随机效应混合模型、机器学习法、10折交叉验证

所属期刊栏目：48

资助基金：国家自然科学基金11361015

在线出版日期：2018-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：175-182