一种基于代谢因果知识的深度神经网络血糖预测方法

本发明属于血糖预测技术领域，涉及一种基于代谢因果知识的深度神经网络血糖预测方法：利用卷积循环神经网络筛选训练集中胰岛素数据、餐食数据和历史血糖水平时间序列的活跃样本，分别构建包括三层一维的卷积和最大池化层、LSTM层以及全连接层的胰岛素作用子网络、餐食作用子网络和辅助作用子网络；将上述子网络集成为集成网络；基于训练集对集成网络进行训练，并结合验证集使用早停与最佳模型保存机制，以获得效果最优的深度神经网络模型，并使用该深度神经网络模型预测未来血糖。其有益效果是，该深度神经网络模型在预测未来血糖水平的同时，通过其结构设计增强血糖预测结果的可解释性。