融合时序分解和多头注意力机制的心脏病预测方法

本发明涉及医疗数据分析技术领域，公开了一种融合时序分解和多头注意力机制的心脏病预测方法，所述方法包括：对开源心脏病数据集进行预处理，得到算法的训练集D，数据集中的患者总数为N；将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、调参和性能评估；通过对患者数据进行时间序列分解，从患者数据中提取趋势部分和周期性成分，并进行残差计算；通过将卷积操作和多头自注意力机制相结合组成TD‑CS‑Transformer算法；根据TD‑CS‑Transformer算法预测心脏病风险。该融合时序分解和多头注意力机制的心脏病预测方法大大提高了心脏病预测的准确率。