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多因素灰色模型文献资料
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基于差分进化算法优化多因素灰色模型的异丙酚血药浓度预测
针对短效静脉麻醉药物异丙酚在药物代谢过程中存在强时变性、复杂非线性等特点,以及传统的群体药代非线性混合效应法在建模方法中存在工作繁杂、人为因素多等缺陷,本研究利用差分进化算法优化多因素时序灰色模型,建立基于灰色理论的异丙酚药代血药浓度预测模型,并与非线性混合效应建模法(nonlinear mixed effects modeling,NONMEM)预测效果进行比较.结果显示,差分进化-多变量灰色模型(DE-MGM)的预测结果的偏离性(MDPE)为-4.6％,NONMEM为-12.13％;DE-MGM的预测结果的精确度(MDAPE)为13.19％,NONMEM为23.12％.基于差分进化优化多因素灰色模型能稳定预测异丙酚血药浓度,且准确度高.该方法原理简单,实现便捷,可适用于异丙酚等短效静脉麻醉药物的群体药代药效学研究和分析.
