【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及營養健康管理，具體為一種基于大數據的營養評估與預測方法及系統。
技術介紹
1、在現代社會中，隨著人們生活水平的提高和健康意識的增強，個性化營養管理成為了實現全面健康的重要手段。然而，現有的營養管理和評估方法存在諸多缺陷，難以滿足個體多樣化和精細化的營養需求。傳統的營養評估大多基于靜態數據，通常通過手動記錄用戶的飲食、體重等信息，再以標準化的營養公式進行計算，這些方法缺乏對個體多樣性和動態變化的考慮，因此難以提供具有針對性的膳食建議。
2、現有技術主要依賴于單一來源的數據采集方式，缺少對用戶多維度的健康數據的整合，這使得評估結果無法全面反映用戶的真實健康狀態。此外，數據采集的不完整和質量不高導致分析結果存在較大的誤差，尤其是在數據存在缺失值或異常值的情況下，現有方法缺乏有效的數據處理手段，這進一步降低了營養評估的科學性和準確性。對于不同個體的特征，傳統的評估方法無法有效捕捉特征之間的復雜關聯，尤其是當特征之間存在隱性依賴關系時，簡單的統計分析難以揭示這些深層次的因果關系。
3、此外，現有的營養評估工具大多基于靜態的用戶信息，缺少對用戶未來營養需求的動態預測機制，這使得膳食建議在實際應用中缺乏前瞻性，無法根據用戶的長期需求變化進行調整。同時，個性化方案的生成通常采用規則基礎或經驗基礎的方式，沒有結合用戶的個體數據進行優化，導致生成的膳食方案難以滿足用戶的健康目標和個人偏好。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于大數據的營養
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種基于大數據的營養評估與預測方法，包括以下步驟：
3、采集用戶的生理數據、飲食記錄和活動數據，并進行預處理；
4、對預處理后的數據進行特征提取和降維，生成用戶的關鍵特征數據；
5、基于用戶的關鍵特征數據，采用營養需求評估模型，評估用戶的每日營養需求；
6、基于評估的營養需求，采用未來需求預測模型預測用戶未來一段時間的營養需求；
7、結合每日營養需求評估結果和未來一段時間的營養需求預測結果，生成最優的個性化營養方案。
8、優選的，所述數據采集包括從多個數據源獲取用戶數據，所述數據源包括智能穿戴設備采集的數據、飲食記錄應用記錄的數據以及用戶手動錄入的數據。
9、優選的，所述特征提取和降維步驟采用主成分分析對高維特征進行降維，以提取與營養需求高度相關的主要特征。
10、優選的，所述基于用戶的關鍵特征數據，采用營養需求評估模型，評估用戶的每日營養需求的步驟包括：
11、基于用戶的關鍵特征數據，構建多變量線性回歸模型，所述關鍵特征數據包括用戶的年齡、性別、bmi、活動水平，利用多變量線性回歸模型對用戶的生理特征進行營養需求的量化估算，所述多變量線性回歸模型為：
12、
13、其中，為第個用戶的營養需求，為截距項，為回歸系數，為第個用戶的第個特征值，為誤差項；
14、在多變量線性回歸模型量化估算的基礎上，構建貝葉斯網絡模型，將用戶的關鍵特征數據視作條件概率輸入，捕捉各關鍵特征對營養需求的隱性依賴關系，所述貝葉斯網絡模型對用戶每日營養需求的聯合概率分布進行建模，貝葉斯網絡模型的條件概率公式為：
15、
16、其中，表示在證據e下的營養需求n的條件概率，為證據e在營養需求n下的似然函數，p（n）為營養需求n的先驗概率，貝葉斯網絡模型根據訓練數據中的聯合概率分布計算得到各關鍵特征對營養需求的條件概率；
17、利用因果推斷模型評估用戶的飲食行為對營養需求的影響，通過雙重差分法分析用戶在不同飲食行為下的營養需求差異，所述雙重差分法的計算公式為：
18、
19、其中，為飲食行為對營養需求的因果效應，表示在處理組第t個時間點的營養需求值，表示在對照組第t個時間點的營養需求值，表示在處理組第t-1個時間點的營養需求值，表示在對照組第t-1個時間點的營養需求值。
20、優選的，所述基于評估的營養需求，采用未來需求預測模型預測用戶未來一段時間的營養需求的步驟包括：
21、采集用戶的歷史營養數據，包括用戶的每日營養攝入、體重、活動數據和健康指標，構建時間序列數據集，作為模型輸入；
22、使用長短期記憶網絡模型對用戶的歷史數據進行時間序列建模，所述長短期記憶網絡模型包括輸入門、遺忘門和輸出門，用于捕捉用戶營養需求的長期趨勢和短期波動；
23、基于長短期記憶網絡模型的輸出結果，預測用戶未來一段時間內的營養需求，包括宏量營養素和微量營養素的攝入需求，為未來的個性化營養方案生成提供數據支持。
24、優選的，所述基于評估的營養需求，采用未來需求預測模型預測用戶未來一段時間的營養需求的步驟還包括：
25、使用馬爾可夫決策過程對用戶每日的營養需求狀態進行建模，將用戶的膳食選擇視作馬爾可夫決策過程的狀態轉移過程，以最小化用戶的營養缺口為目標，構建狀態轉移矩陣；
26、在馬爾可夫決策過程模型中定義狀態、動作和獎勵函數，其中狀態表示用戶的當前營養需求狀況，動作表示用戶的膳食選擇，獎勵函數用于衡量用戶選擇的膳食是否符合營養需求；
27、采用以下價值迭代公式對馬爾可夫決策過程模型進行求解，確定每個狀態下的最優動作策略：
28、
29、其中，為狀態的價值函數，為在狀態下執行動作的即時獎勵，為折扣因子，表示在執行動作后從狀態轉移到狀態的概率；
30、基于馬爾可夫決策過程模型的求解結果，生成用戶的未來營養需求預測，包括預測用戶在特定時間段內可能的營養狀態及營養素缺口，為生成最優營養方案提供輸入依據。
31、優選的，所述結合每日營養需求評估結果和未來一段時間的營養需求預測結果，生成最優的個性化營養方案的步驟包括：
32、基于每日營養需求評估結果和未來一段時間的營養需求預測結果，建立線性規劃模型，所述線性規劃模型以最小化營養缺口為優化目標，確保用戶每日攝入的營養素滿足其生理需求；
33、確定線性規劃模型的目標函數，所述目標函數為：
34、
35、其中，表示營養缺口的總量，表示營養素缺口的權重，表示第種食物的份量；
36、設置約束條件以確保每日營養需求得到滿足，所述約束條件為：
37、
38、其中，表示第種食物中包含的營養素的含量，表示用戶對營養素的最低需求量，為營養素種類數，確保每種營養素的攝入量不低于設定值；
39、使用單純形法對線性規劃模型進行求解，得到最優的個性化膳食方案，包括每種食物的推薦攝入量，確保每日熱量平衡和宏量、微量營養素的均衡。
40、優選本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，所述數據采集包括從多個數據源獲取用戶數據，所述數據源包括智能穿戴設備采集的數據、飲食記錄應用記錄的數據以及用戶手動錄入的數據。
3.根據權利要求1所述的基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，所述特征提取和降維步驟采用主成分分析對高維特征進行降維，以提取與營養需求高度相關的主要特征。
4.根據權利要求1所述的基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，所述基于用戶的關鍵特征數據，采用營養需求評估模型，評估用戶的每日營養需求的步驟包括：
5.根據權利要求1所述的基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，所述基于評估的營養需求，采用未來需求預測模型預測用戶未來一段時間的營養需求的步驟包括：
6.根據權利要求5所述的基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，所述基于評估的營養需求，采用未來需求預測模型預測用戶未來一段時間的營養需求的步驟還包括：
7.根據權利要求1所述的基于
8.根據權利要求7所述的基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，所述結合每日營養需求評估結果和未來一段時間的營養需求預測結果，生成最優的個性化營養方案的步驟還包括：
9.一種基于大數據的營養評估與預測系統，應用于如權利要求1-8任一項所述的基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，包括：
10.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-8任一項所述的基于大數據的營養評估與預測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，所述數據采集包括從多個數據源獲取用戶數據，所述數據源包括智能穿戴設備采集的數據、飲食記錄應用記錄的數據以及用戶手動錄入的數據。
3.根據權利要求1所述的基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，所述特征提取和降維步驟采用主成分分析對高維特征進行降維，以提取與營養需求高度相關的主要特征。
4.根據權利要求1所述的基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，所述基于用戶的關鍵特征數據，采用營養需求評估模型，評估用戶的每日營養需求的步驟包括：
5.根據權利要求1所述的基于大數據的營養評估與預測方法，其特征在于，所述基于評估的營養需求，采用未來需求預測模型預測用戶未來一段時間的營養需求的步驟包括：
6.根據權...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李志芳，
申請(專利權)人：山西醫科大學第二醫院山西醫科大學第二臨床醫學院，
類型：發明
國別省市：
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