基于RBF和LSTM模型的多因素网络的血压预测方法

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专利权人:

泉州师范学院

发明人:

刘宁

申请号：

CN201910150825.4

公开号：

CN109886347A

申请日:

2019.28.02

申请国别(地区):

CN

年份:

2019

代理人:

摘要：

本发明公开基于RBF和LSTM模型的多因素网络的血压预测方法,其包括以下步骤:步骤1,输入近期血压观测值利用现有的双通道预测的LSTM模型获取血压预测输出h3;步骤2,输入时序测量数据利用现有的双通道预测的LSTM模型获取时序数据预测输出h4;步骤3,采用RBF神经网络对用户基本信息归类且线性求和获取输出h6并作为基本信息线索b,步骤4,将h3、h4、h6数据联合后采用Relu非线性激活得到输出h5,步骤5,应用线性回归分别得到血压的预测值和时序线索的预测值。本发明引入RBF网络对输入的用户信息进行特征提取,将预测血压预测值和时序数据预测值与用户信息相关联,以适应不同人群特点,具有更好预测效果,适用于血压长期预测。

来源网站：

中国工程科技知识中心

来源网址：

http://www.ckcest.cn/home/