一种基于复合神经网络的实时低血压风险预测方法

本发明提供了一种基于复合神经网络的实时低血压风险预测方法，属于数据预测技术领域，包括：构建第一预测模型；基于所述第一预测模型，确定目标历史生理样本数据，以及与所述目标历史生理样本数据对应的第一训练参数；基于所述第一训练参数，确定所述第一预测模型对应的第一目标参数；基于所述目标历史生理样本数据和所述第一训练参数，构建第二预测模型；确定所述第二预测模型对应的第二目标参数；基于所述第一目标参数和所述第二目标参数，调整所述第二预测模型，以得到最终的低血压风险预测模型。本发明通过构建两个预测模型，并结合多种优化策略，能够有效提高低血压风险预测的准确性和实时性，从而更好地支持临床决策。