摘要
本发明涉及数据模型分析技术领域,尤其涉及一种用于智慧养老的老年人起居行为分析方法。包括:获取老年人起居行为的多模态数据,得到同步后的多模态数据;对同步后的多模态数据进行预处理,并对预处理后的多模态数据进行特征提取与优化,得到综合特征数据;获取老年人历史起居行为数据,得到历史综合特征数据;基于历史综合特征数据,构建层级时序动态神经网络模型,得到训练并验证后的层级时序动态神经网络模型,并通过训练并验证后的层级时序动态神经网络模型对综合特征数据进行处理,得到老年人起居行为分析结果。解决了在老年人起居行为分析中对起居行为的多模态数据特征提取不够准确以及分析模型灵敏性较低的技术问题。
技术关键词
动态神经网络模型
智慧养老
老年人
分析方法
特征提取算法
时序
层级
数据模型分析技术
预测误差
长短期记忆神经网络
矩阵
嵌套
特征值
模态特征
指数衰减函数
统一时间轴
分层
数据特征提取