【摘 要】
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高血压是危害健康的重要因素,为了预防血压突然升高造成严重后果,在传统长短期记忆(LSTM)网络基础上,提出一种多因素线索LSTM模型,适用于血压的短期预测和长期预测,能够对血
【机 构】
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杭州师范大学杭州国际服务工程学院; 移动健康管理教育部工程研究中心;
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助（LQ16H180004）；杭州市软科学计划项目资助(20140834M49)。
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高血压是危害健康的重要因素,为了预防血压突然升高造成严重后果,在传统长短期记忆(LSTM)网络基础上,提出一种多因素线索LSTM模型,适用于血压的短期预测和长期预测,能够对血压的不良变化提前做出预警。模型中用到的多因素线索包括时序数据线索和上下文信息线索(包括个人基本信息和环境信息)两大类,使得血压预测不仅提取血压数据本身的特征,还提取与血压相关联的时序数据变化特征和其他关联属性的数据特征。相比以往研究,首次将环境因素加入血压预测。模型采用多任务学习方式,能够更好的捕捉数据之间隐藏的关联性,提高模型泛化能力。实验结果表明,对于舒张压,所提模型相较于传统LSTM和添加了上下文信息层的LSTM(LSTM-CL)在预测误差与预测偏差方面分别降低2.5%,3.8%和1.9%,3.2%,对于收缩压,所提模型相较于传统LSTM和LSTM-CL在预测误差和预测偏差分别降低0.2%,0.1%和0.6%,0.3%。
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