一种基于LSTM分类器的呼吸机故障预测方法

本发明公开了一种基于LSTM分类器的呼吸机故障预测方法，包括以下步骤：采集同类型呼吸机的历史数据，建立数据集；对数据集的数据进行预处理，并将处理后的数据集分为训练集和测试集；将训练集和测试集的数据输入到LSTM分类器中进行训练；通过调整时间窗口得到LSTM网络模型；依据LSTM网络模型预测呼吸机在特定时间窗口的故障概率，以此来辅助决策呼吸机维修。本发明属于呼吸机故障医学技术领域。本发明基于LSTM模型，对呼吸机的各个传感器的历史数据进行处理，以此来对呼吸机的故障概率进行预测；能够实现呼吸机重大故障提前介入，进一步的避免重大医疗事故的发生。