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基于时间序列分析的独居老人活动量研究
被引量:
1
1
作者
崔广才
赵鑫焱
+1 位作者
左思源
刘晓强
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2016年第3期427-433,共7页
为解决独居老人日常生活的监护问题,提出一种基于时间序列分析与模糊模式识别的独居老人活动量研究方法。该方法将独居老人的日常活动量作为对独居老人生活状况监测的有效指标,并利用时间序列分析对活动量时间序列建立预测模型,利用模...
为解决独居老人日常生活的监护问题,提出一种基于时间序列分析与模糊模式识别的独居老人活动量研究方法。该方法将独居老人的日常活动量作为对独居老人生活状况监测的有效指标,并利用时间序列分析对活动量时间序列建立预测模型,利用模糊模式识别法鉴别活动量监测值与活动量预测值之间的差距,当两者之间的差距超过正常范围时,将预警信息反映给老人的监护人,以便监护人对老人的生活状态是否异常予以关注。实验结果表明,该方法对老人异常状态的识别准确率为96.97%。从而为老人生活状况的研究提供了一种新的方法和途径。
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关键词
时间序列分析
模糊模式识别
arima
模型
隶属度
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职称材料
题名
基于时间序列分析的独居老人活动量研究
被引量:
1
1
作者
崔广才
赵鑫焱
左思源
刘晓强
机构
长春理工大学计算机科学技术学院
长春大学计算机科学技术学院
吉林真才信息技术有限公司工程研究中心
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2016年第3期427-433,共7页
基金
吉林省科技发展计划基金资助项目(20140204059SF)
文摘
为解决独居老人日常生活的监护问题,提出一种基于时间序列分析与模糊模式识别的独居老人活动量研究方法。该方法将独居老人的日常活动量作为对独居老人生活状况监测的有效指标,并利用时间序列分析对活动量时间序列建立预测模型,利用模糊模式识别法鉴别活动量监测值与活动量预测值之间的差距,当两者之间的差距超过正常范围时,将预警信息反映给老人的监护人,以便监护人对老人的生活状态是否异常予以关注。实验结果表明,该方法对老人异常状态的识别准确率为96.97%。从而为老人生活状况的研究提供了一种新的方法和途径。
关键词
时间序列分析
模糊模式识别
arima
模型
隶属度
Keywords
time series analysis
fuzzy pattern recognition
autoregressive integrated moving average model
membership degreederly. thealternative( arima )
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列分析的独居老人活动量研究
崔广才
赵鑫焱
左思源
刘晓强
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2016
1
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