【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及生物檢測，具體為基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法。
技術介紹
1、熱射病是指因高溫引起的人體體溫調節功能失調，體內熱量過度積蓄，從而引發神經器官受損。熱射病在中暑的分級中就是重癥中暑，是一種致命性疾病，病死率高。該病通常發生在夏季高溫同時伴有高濕的天氣。熱射病病死率介于20％～70％，50歲以上患者可高達80％，嚴重熱射病引起很多并發癥，針對嚴重熱射病引發的并發癥的治療，有的涉及需要設置引流管，常設置的引流管如膽管引流管、胸腔引流管、腹腔引流管等等，顯然的，在嚴重熱射病護理過程中，設置有引流管的病患需要提升護理級別，予以重點關注。
2、熱射病是一種由于高溫環境導致的嚴重疾病，對人類健康構成嚴重威脅。目前，雖然有氣象預報系統可以預測高溫天氣，但缺乏針對個人生命體征的實時監測和預警機制，無法有效預防熱射病的發生，存在預警不準確的情況，因此，本領域的技術人員提供了基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
技術實現思路
1、(一)解決的技術問題
2、針對現有技術的不足，本專利技術提供了基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法，解決了目前技術中缺乏針對個人生命體征的實時監測和預警機制和無法有效預防熱射病的問題。
3、(二)技術方案
4、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法，包括：
5
6、收集氣象環境數據模塊，所述收集氣象環境數據模塊的收集涉及從氣象站、衛星數據和互聯網氣象服務的來源獲取實時的環境數據，這些數據包括氣溫、溫度、風速、風向、太陽輻射強度、紫外線指數和日出日落時間，檢測到的數據通過網絡傳輸到中央處理單元中，為了提高預警的準確性，通過使用地理信息系統gis技術來分析特定地理位置的氣象數據，并結合地形、建筑物分布環境因素進行綜合分析；
7、建立個人生命體征與氣象環境要素之間的關聯模型，通過使用機器學習算法，來建立個人生命體征數據與氣象環境數據之間的關聯模型；
8、利用模型進行熱射病風險評估，在收集到實時的個人生命體征數據和氣象環境數據后，將這些數據輸入到之前建立的關聯模型中，模型將輸出個人當前的熱射病風險等級，通過設置動態閾值系統，根據實時數據的變化動態調整預警閾值；
9、智能調度系統，通過整合和分析收集到的數據，實現對熱射病風險的實時監測和預警，從而有效預防熱射病的發生；
10、發出預警信息，當模型評估出的熱射病風險等級超過預設的閾值時，系統將自動觸發預警機制，預警信息可以通過多種方式發送給用戶，包括但不限于收集應用推送、短信、電子郵件和語音呼叫，其中預警信息包含風險等級、建議的預防措施和緊急聯系方式。
11、優選的，所述地理信息系統gis技術包括：
12、數據采集和存儲，通過衛星影像、航空影像、gps測量和傳感器數據來采集和收集地理數據，這些數據被存儲在專門的數據庫中，以便后續的分析和查詢；
13、空間數據管理，通過對數據的分類、標注、牽引和版本控制的功能，對地理數據進行有效的管理和組織；
14、空間分析和建模，通過提供各種空間分析工具和算法，用于處理和分析地理數據，此外，gis系統還支持地理建模、用于模擬和預測地理現象的發展和變化；
15、地圖制作和可視化，系統可以將地理數據轉換為地圖，并提供豐富的地圖制作和可視化功能；
16、決策支持，用于提供空間數據的可視化和分析結果，從而支持決策制定過程。
17、優選的，所述建立個人生命體征與氣象環境要素之間的關聯模型包括：
18、數據收集與預處理，收集個人生命體征數據和氣象環境數據，通過數據清洗、異常值處理和數據標準化的步驟對采集的數據進行預處理操作；
19、特征選擇，選擇與熱射病風險相關的體征，包括個人生命體征數據和氣象環境數據的直接指標，以及通過這些數據計算得到的衍生指標；
20、數據集劃分，將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，用于模型訓練、參數調整和模型評估；
21、模型選擇，選擇合適的機器學習模型，通過采用嶺回歸模型進行計算，具體公式如下：
22、
23、其中，λ是正則化參數，用于控制模型復雜度；
24、模型訓練，使用訓練集數據訓練魔心，對于線性模型，通過使用最小二乘法求解參數，對于非線性模型，使用梯度下降法優化算法，其中最小二乘法公式如下：
25、線性最小二乘法：
26、假設我們有一組數據點(xi,yi)，其中i＝1,2，...，n，我們希望找到一條直線y＝ax+b來擬合這些數據點，使得誤差的平方和最小；
27、目標函數，誤差平方和：
28、
29、最小化目標函數：
30、為了找到最佳的a和b，我們需要對s關于a和b分別求偏導數，并令這些偏導數等于零；
31、對a求偏導數：
32、
33、對b求偏導數：
34、
35、解方程組：
36、通過上述方程組，我們可以得到a和b的值，解方程組通常涉及矩陣運算，通過使用正規方程來求解；
37、正規方程：
38、
39、其中：x是一個n×2的矩陣，其第i行為[1,xi]；
40、y是一個n×1的向量，其第i個元素為yi；
41、xt是x的轉置；
42、(xtx)-1是xtx的逆矩陣；
43、通過計算上述正規方程，我們可以得到a和b的值，從而得到最佳擬合直線；
44、梯度下降法的步驟如下：
45、初始化參數：選擇一個初始參數向量θ，這通常是隨機選擇或基于一些先驗知識；
46、計算梯度，計算目標函數j(θ)關于參數θ的梯度，梯度是目標函數在當前參數值處的導數向量，表示為
47、更新參數：根據參數更新參數，更新公式為：
48、
49、其中，α是學習率，它決定了每次迭代中參數更新的幅度；
50、重復迭代，重復上述計算梯度和更新參數步驟，直到滿足某個停止準則；
51、梯度下降法的算法公式：
52、假設目標函數j(θ)是可微的，梯度下降法的迭代公式可以表示為：
53、
54、其中：θnew是更新后的參數向量，θold是當前的參數向量，α是學習率本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法，其體征在于：包括：
2.根據權利要求1所述的基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法，其體征在于：所述地理信息系統(GIS)技術包括：
3.根據權利要求1所述的基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法，其體征在于：所述建立個人生命體征與氣象環境要素之間的關聯模型包括：
4.根據權利要求1所述的基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法，其體征在于：所述動態閾值系統包括：
5.根據權利要求1所述的基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法，其體征在于：所述智能調度系統包括：
【技術特征摘要】
1.基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法，其體征在于：包括：
2.根據權利要求1所述的基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法，其體征在于：所述地理信息系統(gis)技術包括：
3.根據權利要求1所述的基于個人生命體征及氣象環境要素的熱射病預警預報方法，其體征...
【專利技術屬性】
技術研發人員：羅昆，王海萍，李振華，許永華，趙秀蘭，
申請(專利權)人：上海長望氣象科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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