基于卷积神经网络的BMI预测方法

本发明公开一种基于卷积神经网络的BMI预测方法，其包括如下步骤：采集受试者的预设运动项目数据及对应的BMI分类结果，构建运动数据集对运动数据集进行标准化处理，获取标准数据集D＝{(xi，yi)}；基于卷积神经网络对标准数据集D＝{(xi，yi)}中的标准特征xi进行特征提取，获取每种运动对应的输出特征hi；引入注意力机制，根据不同种类运动对应的运动数据对BMI预测的贡献权重，获取个人加权特征将个人加权特征输入到预设LightGBM模型中，获取BMI预测结果本发明通过结合卷积神经网络和注意力机制，配合LightGBM模型后采用混合模型来处理多类运动数据，提升BMI预测的精度和稳定性。