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本发明提供了一种时序干预效果的预测方法

本发明公开了一种时序干预效果的预测方法，包含：获取数据集；构建深度学习模型；同一输入在两个循环神经网络单元形成的两个深度表征组成一对，在其上施加正交化约束；定义总损失函数，对其进行最小化以实现模型的训练优化；采用不同的超参数组合在所述训练集上训练，并在所述验证集上验证其性能，挑选出最佳超参数组合，在测试集上测试采取最佳超参数训练的所述深度学习模型，得到预测的干预效果。本发明的预测方法，通过多任务学习策略利用两个循环神经网络单元分别学习干预措施和干预效果相关表征，并通过正交化约束消除造成选择偏误的混杂因子，最终训练得到时序上的解耦表征，并用于时序干预效果预测。

医疗健康领域

在慢性病管理方面，例如对于糖尿病患者的血糖控制干预。通过收集患者的饮食、运动、药物治疗等时间序列数据，利用该预测方法可以提前预估不同干预措施对血糖水平的影响。医生可以根据预测结果制定更合理的治疗方案，如调整药物剂量、优化运动计划等，提高慢性病治疗的效果。

在康复治疗领域，对于骨折后的康复干预或者中风后的康复训练。通过分析康复训练的时间序列数据和患者身体功能恢复的情况，预测不同康复训练方法和强度的长期效果，为康复治疗师提供决策支持，帮助患者更有效地恢复身体机能。

金融领域

在投资策略制定方面，根据金融市场的时间序列数据，如股票价格、汇率波动等，预测不同投资策略（如长期持有、短期投机、分散投资等）在未来一段时间内的效果。投资者可以根据这些预测调整投资组合，降低投资风险，提高投资回报率。

在金融风险管理中，对于信贷风险的评估。通过分析借款人的信用历史、还款时间序列等数据，预测信贷干预措施（如调整利率、延长还款期限等）的效果，帮助金融机构更好地管理信贷风险。

教育领域

在学生学习效果评估方面，通过收集学生的学习时间序列数据，如作业完成情况、考试成绩、学习时间等，预测不同教学干预方法（如辅导方式、课程安排调整等）对学生学习成绩和能力发展的效果。教师可以根据预测结果优化教学策略，提高教学质量。

浙江大学是一所历史悠久、声誉卓著的高等学府，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。浙江大学的前身求是书院创立于1897年，为中国人自己最早创办的新式高等学校之一。1928年，定名国立浙江大学。2022年，浙江大学入选第二轮“双一流”建设高校，21个学科入选一流学科建设名单，绝大多数学科在第五轮学科评估中取得可喜进步。

本发明的有益之处在于所提供的时序干预效果的预测方法，通过多任务学习策略利用两个循环神经网络单元分别学习干预措施和干预效果相关表征，并通过正交化约束消除造成选择偏误的混杂因子，最终训练得到时序上的解耦表征，并用于时序干预效果预测。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。