一种基于随机森林算法的运动-induced心率变异性预测方法

本发明公开了一种基于随机森林算法的运动‑induced心率变异性预测方法，包括如下步骤：S1、采集用户运动期间的多模态生理数据；S2、通过多通道信号融合技术同步处理数据，生成时间对齐的多维数据流；S3、基于基因组、表观遗传和生理数据，利用全息量子计算提取心率变异性相关高维特征，生成生物特征库；S4、整合数据序列与生物特征库，使用自监督学习进行时序特征提取；S5、在模型训练中，利用强化学习和分布式计算优化决策树结构；S6、通过自适应加权重采样技术实时调整训练样本权重；S7、应用进化学习优化随机森林模型；S8、结合用户生物特征，利用量子增强全息投影技术可视化预测结果。本发明实现了对运动诱导心率变异性的精准预测和动态管理。