摘要
本发明公开了一种个体化的高原低氧预习服闭环干预算法,涉及急性高原病干预技术领域,包括以下步骤:S1:获得IHT期间的供氧浓度和血氧饱和度的连续数据,将数据集划分为训练集、验证集和测试集;S2:基于训练集,通过库普曼算子构建血氧饱和度的群体预测模型,通过在线迭代进行模型更新与预测,输出血氧饱和度预测值,基于验证集,采用群体预测模型进行模型个体化;S3:基于个体化模型预测血氧饱和度,构建以供低氧浓度为变量的下层优化代价函数,进行安全约束自适应的上层优化设计;S4:对训练结果进行评估,并将评估结果反馈至步骤S3;计算动态评估指标,通过控制优化策略调节IHT的低氧刺激强度,提高高原适应能力的快速性和有效性。
技术关键词
饱和度
高原
模型更新
闭环
方程
训练集
算法
动态
模态分解方法
指标
非线性
干预技术
在线
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数据
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