[发明专利]一种用户未来体重预测方法、装置、服务器及存储介质在审
| 申请号： | 201910849261.3 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110570948A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 游志鹏 | 申请（专利权）人： | 深圳市伊欧乐科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11332 北京品源专利代理有限公司 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市宝安区新安街道大浪社区大宝路49-*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种用户未来体重预测方法、装置、服务器及存储介质。该方法包括：根据用户的历史体重数据生成指定周期长度的用户体重特征数据；根据所述用户体重特征数据的周期长度选择对应的预先训练好的预测模型并输入，输出用户未来预测时间段的预测体重数据。本发明实施例的技术方案，通过使用深度学习回归算法为主的预测模型进行用户未来体重预测，模型算法根据大量大众用户的真实体重变化数据，推算拟合人的体重变化规律，将规律应用到当前需要进行预测操作的用户上，而且模型可以通过额外引入当前用户的体重变化数据进行训练，让模型预测结果能体现个体差异。 | ||
| 搜索关键词： | 体重变化 预测 特征数据 体重数据 用户体重 预测模型 模型预测结果 长度选择 存储介质 个体差异 规律应用 模型算法 时间段 拟合 算法 服务器 推算 输出 引入 回归 学习 | ||
【主权项】：
1.一种用户未来体重预测方法，其特征在于，包括：/n根据用户的历史体重数据生成指定周期长度的用户体重特征数据；/n根据所述用户体重特征数据的周期长度选择对应的预先训练好的深度学习回归模型或线性模型并输入，输出用户未来预测时间段的预测体重数据。/n
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