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簡介：急性低血壓(Acute Hypotensive Episodes, AHE)是ICU重癥監護室中患者常見且危害嚴重的術后發癥狀之一。AHE的有效診斷與預測，給予醫生足夠時間實現干預措施，具有十分重要的臨床意義。但由于血壓時間序列數據高度非線性和復雜性，使得AHE的診斷與預測尤為困難。為此，面向復雜非線性時間序列的建模，本文提出一種基于經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和基因表達式程序設計(Gene Expression Programming, GEP)的綜合方法，并構建相似性匹配模版方法來提高建模的穩定性。應用PhysioNet?中MIMIC-II的數據進行實驗分析，發現本方法是有效、可行的。為復雜非線性時間序列數據的建模預測提供了一條可參考的路徑。
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