CN118035870B 基于大数据的养老服务优化方法及系统 （南通大学）

于大数据的养老服务优化方法及系统，方法包续时间马尔可夫模型优化健康风险划分和干预2基于老年人历史健康数据，采用动态贝叶斯网络算法，利用贝基于所述健康因果影响评估模型，应用隐马尔可夫模型，通过Python的h基于所述动态健康监测框架，进行模型训练与预测，使用Python的sciki基于所述健康状态预测模型，采用反事实推理方法，通过结构方程基于所述因果关系框架，进行干预措施仿真，使用Python的Matp基于所述干预仿真结果，执行效果比较分析，使用Python的SciPy库中的tt基于所述干预效果对比分析结果，采用加权评分法确定干预措施的基于所述服务干预效果评估结果，采用聚类分析方法，通过K_3基于所述个性化干预策略，应用连续时间马尔科夫决策基于所述资源配置优化方案，利用时间序列分析方法，通过自回归基于所述资源配置优化方案，收集老年人健康状态变化、服务满意度反基于所述处理后的时间序列数据，应用自回归移动平均模型，基于所述时间序列分析结果，细化分析服务质量的变化趋势和模式，基于所述服务干预效果评估结果，利用Python的数据处理库Pand4设置n_clusters参数试验差异化的K值，通过inertia_属性计算K值的群内离散度，选择Silhouette分数最优的K值进行最终聚类，根据健康指标将老年人划分为差异化的风险等基于所述初步健康风险群组，利用层次聚类方法，使用Scikit_learn库中的回归树算法构建模型，使用Scikit_learn库中的DecisionTreeClassifier和基于所述决策树干预方案模型，对模型输出的干预方案进行分析预计划；基于所述综合健康干预计划，采用多维度数据分析和机器学习基于所述个性化干预策略，构建连续时间马尔科夫决策过程模型，5基于所述初步治疗方案，进行效率和效果的评估，使用Python基于所述治疗方案效率评估结果，对治疗方案进行优化，利用线性规划基于所述优化后的治疗方案，分析养老服务资源配置需求，收基于所述资源配置线性规划模型，执行混合优化算法，结合单纯形方法和内基于所述资源配置初步计划，细化并优化资源配置，根据老年人所述健康状态预测模块基于老年人历史健康数据，运用高斯过程据进行时间序列分析，通过高斯分布的贝叶斯更新机制预测未来时间段的健康状态变化，所述服务干预效果评估模块基于健康状态预测模型，应用因果挖掘算所述健康风险分层模块基于服务干预效果评估结果，实施谱聚类所述干预策略定制模块基于健康风险分层信息，运用随机森林分类方6所述治疗方案优化模块基于个性化干预策略，采用强化学习所述资源配置优化模块基于优化后的治疗方案，应用多目标优化所述服务效果监测模块基于资源配置优化方案，实行向量自回归所述资源分配准确性提升模块基于服务效果监测结果，运用组合7[0003]其中，基于大数据的养老服务优化方法是一种应用于养[0004]传统基于大数据的养老服务优化方法在老年人健康状态预测和管理中依赖静态用一般化的规划策略，没有充分考虑老年人群体的差异化需求和治疗方案的个性化需求，据的养老服务优化方法在老年人健康状态预测和管理中依赖静态的数据分析和经验判断，缺乏对健康状态随时间变化的动态跟踪和预测能力，导致健康管理措施滞后或不够精确，8序列数据进行概率建模，通过隐马尔可夫模型处理和预测健康状态随时间变化的动态过在的因果关系，利用蒙特卡罗模拟对差异化干预措施下的潜在健康结果进行仿真和比较，[0019]S103：基于所述健康因果影响评估模型，应用隐马尔可夫模型，通过Python的9[0024]S203：基于所述干预仿真结果，执行效果比较分析，使用Python的SciPy库中的层次聚类算法对个体进行分组，根据健康指标将老年人群体划分为差异化的健康风险等StandardScaler函数对数据进行标准化处理，对数据的一致性和准确性进行整合和管理，和分类与回归树算法构建模型，使用Scikit_learn库中的DecisionTreeClassifier和合健康干预计划；空间由干预措施的种类组成，转移率函数通过老年人健康状态变化的历史数据计算得出，节性差分进行服务效果趋势分析，向量自回归通过多变量时间序列的关联性预测服务效[0061]通过动态贝叶斯网络算法结合贝叶斯推断和隐马尔可夫模型对时间序列数据进[0062]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚据的养老服务优化方法在老年人健康状态预测和管理中依赖静态的数据分析和经验判断，缺乏对健康状态随时间变化的动态跟踪和预测能力，导致健康管理措施滞后或不够精确，[0074]现有技术中存在传统基于大数据的养老服务优化方法在老年人健康状态预测和序列数据进行概率建模，通过隐马尔可夫模型处理和预测健康状态随时间变化的动态过首先使用K均值算法和层次聚类算法对个体进行分组。K均值算法在此步骤中初始化K个的干预方案。[0089]在S5步骤中，应用连续时间马尔科夫决策过程模型对个包括定义优化问题的目标函数和约束条件，目标函数旨在最大化服务效益或最小化成本，库进行状态识别，设置状态数量为5，初始化状态转移概率矩阵和发射概率矩阵，采用[0097]在S101子步骤中，通过使用Python的PyMC3库对老年人历史健康数据应用动态贝该数据集为后续分析提供了经过贝叶斯方法优化和规范化的高影响评估模型对健康状态进行动态监测，设置模型的状态数量为5，表示预估的健康状态状态转移概率矩阵和发射概率矩阵分别定义了从一个状态转能够找出最有预估的隐藏状态序列，即根据观测数据推断出最有预估的健康状态变化路最终生成一个动态健康监测框架，此框架能够实时追踪和预测老年人群体的健康状态变ind方法进行独立样本的T检验，比较差异化干预措施的健康改善效果，设置昭著性水平[0107]在S201子模块中，通过反事实推理方法，利用Python和NumPy库构建随机干预条[0108]在S202子模块中，基于因果关系框架，执行了干预措施的仿真分析，并利用库中的ttest_ind方法进行了独立样本的T检验，通过比较不同干预措施下的健康改善效[0111]在基于大数据的养老服务优化方法中，使用TensorFlow和Keras库构建卷积神经数值基于现实生活中常见的健康指标范围。通过定义模型结构，添加多个Conv2D层和选择Silhouette分数最优的K值进行最终聚类，根据健康指标将老年人划分为差异化的风[0115]S303：基于初步健康风险群组，利用层次聚类方法，使用Scikit_learn库中的CART算法分析风险分层结果，并通过差异化健康风险等级的特征制定针对性的干预措施，类与回归树算法构建模型，使用Scikit_learn库中的DecisionTreeClassifier和康干预计划；[0127]在S401子步骤中，通过Python的数据分析库NumPy和Pandas对健康风险分层信息[0137]在S501子步骤中，通过构建个性化干预策略的连续时间[0138]在S502子步骤中，通过应用强化学习算法对治疗方案进行优化，使用Python的作对的值，然后在每次迭代中根据当前状态和选择的动作更新Q值，根据奖励信号调整策括模拟治疗方案的实施场景，并使用Matplotlib库绘制治疗效果和资源使用效率的图表，过程涉及利用线性规划技术调整方案中的资源分配。使用SciPy库中的optimize模块执行括对时间序列数据进行进一步的趋势分解，识别和分析任何异常波动或显著趋势的变化，据进行时间序列分析，通过高斯分布的贝叶斯更新机制预测未来时间段的健康状态变化，意度等多变量时间序列数据。向量自回归模型通过分析这些时间序列数据之间的关联性，附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修