公开(公告)号：CN117672511A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311530999.6

申请日：2023-11-16

申请人： 中国人民解放军空军特色医学中心

发明人： 涂磊 ,  刘晓鹏 ,  颜泽君 ,  李艳 ,  薛利豪 ,  温冬青 ,  顾昭 ,  王桂友 ,  施维茹 ,  张岩 ,  于立华 ,  殷东辰 ,  吴建兵 ,  王丽萍 ,  巩文静 ,  张闻涛 ,  杨桐 ,  冷雪琪 ,  贾峰林

IPC分类号： G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06F18/27 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种高空减压病发病率预测模型构建方法，包括如下步骤：S1、从数据库中获取若干条实验数据，作为训练集；S2、选择随机森林回归或神经网络机器学习模型用以构建回归模型，然后将训练集带入回归模型训练，并在训练过程中调整回归模型的结构和参数，最终得到回归模型的最佳参数；S3、基于得到的最佳参数，建立最佳参数机器学习模型，重新训练，得到训练好的回归预测模型。所述训练集包括变量具体为：海拔高度、高空作业停留时间、预吸氧时间和任务操作劳动强度。本发明提供的方法以数据为驱动，有效拟合非线性系统，提高模型泛化性，实现高空减压病发病风险自动化预测。