[发明专利]一种职业健康数据分析模型的建立方法

权利要求书

1.一种职业健康数据分析模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、搭建矿工心功能健康数据检测系统；

S2、通过检测系统采集多个矿工的血压数据；采集多个矿工的心率数据；采集多个矿工的心电信号；

S3、提取心电信号的多个时域特征、频域特征和信息域特征，将时域特征、频域特征和信息域特征合并，得到心电信号特征，记为A₁；

S4、对多个心电信号的多个时域特征、频域特征和信息域特征进行遗传算法筛选，获得N₂个最优的心电信号特征，记为A₂；

S5、将多个最优的心电信号特征A₂与血压数据和心率数据合并，获得心功能数据，记为A₃，心功能数A₃分为A₃训练集和A₃测试集；

S6、使用A₃训练集构建多分类的核极限学习机即KELM模型，获得目标函数；

S7、采用径向基核函数作为KELM模型的核函数，建立KELM职业健康数据分析模型；

S8、采用自适应磷虾群AKH算法优化KELM职业健康数据分析模型的正则化系数C和径向基核函数的参数g，得到最优正则化系数C_best和最优径向基核函数的参数g_best；

S9、将最优正则化系数C_best和最优径向基核函数的参数g_best代入目标函数，获取最优适应度的KELM职业健康数据分析模型；

S10、采用最优适应度的KELM职业健康数据分析模型对A₃测试集进行分析处理；

所述步骤S8中，采用自适应磷虾群AKH算法优化KELM模型的正则化系数C和径向基核函数的参数g，其具体步骤为：

S81、AKH算法参数设定

设定种群大小ZQ，待优化参数维数WS，最大迭代次数DD，最大诱导速度N_max，觅食速度F_v，个体最大随机游动速度D_max，初始化移动次数k＝0；

S82、种群初始化

在搜索空间内随机产生一组初始化种群，种群内每只磷虾个体代表待优化问题的一个可行解；

S83、适应度评价

根据每只磷虾所处位置分别计算磷虾个体的适应度值，即由所在位置确定的正则化系数C和径向基核函数的参数g构造出KELM模型，然后利用训练集进行模型训练，最后对测试集进行预测分析，并将KELM预测结果和实际结果之间的误差作为适应度评价的标准，其适应度函数表示为：

其中

其中，N_test为测试集样本数目，E_i为测试集中第i个样本的预测误差，Y_KELM(i)为KELM职业健康数据分析模型预测的结果，Y_i为实际结果；

检查适应度值是否降低，即判断FUN_k是否小于FUN_k-1，若降低，则执行步骤S84，否则执行步骤S87；

S84、位置变化计算

磷虾个体位置的变化分为种群迁移引起的位置变化、觅食行为引起的位置变化和磷虾个体随机游动引起的位置变化，其第k次移动表示为：

其中，为群体迁移，是个体i在其他磷虾行为影响下做出的移动，F_i^(k)为觅食移动，是个体i由食物引导而做出的移动；则是个体i自身的随机游动而作为的移动；

(1)种群迁移引起的位置变化：基于最近邻感应原则，若磷虾个体与其他个体之间的距离小于所设定的感知半径，则向距离最近的磷虾方向移动，磷虾个体i受其他磷虾影响下的第k次种群迁移引起的位置变化表示为：

其中，N_max为最大诱导速度，ω_n∈[0，1]为前后两次种群迁移的惯性权重，为种群迁移源，决定了移动方向；

(2)觅食行为引起的位置变化：磷虾觅食移动主要受当前食物位置指引和先前觅食经验的影响，磷虾个体的第k次觅食行为引起的位置变化表示为：

其中，F_v为觅食速度，ω_f为前后两次觅食移动的惯性权重，为觅食移动源，表示食物对磷虾个体i的吸引力，表示到当前时刻为止磷虾个体i所取得的最优适应度对i的活动的影响；

(3)磷虾个体随机游动引起的位置变化：磷虾自身游动会产生位置移动，该活动被视作一个随机过程，由最大随机游动速度D_max和随机方向矢量决定，具体表示为：

其中，是[-1，1]的随机数；

从理论上说，磷虾个体的位置越好，则其随机扩散游动越不明显，随着时间的推移，即迭代次数增加，种群迁移和觅食行为对磷虾个体游动的影响越小，为了使个体的随机游动随时间减弱，因此在中引入迭代递减的环节，

其中，DD为最大迭代次数；

S85、自适应位置更新：综合种群迁移、觅食行为和个体游动引起的磷虾位置变化量，在此基础上进行遗传和自适应调节，更新磷虾个体在搜索空间中的位置；

S86、迭代计算：根据更新后的位置返回步骤S83；

S87、算法结束：输出最优正则化系数C_best和最优径向基核函数的参数g_best；

所述步骤S85中，更新磷虾个体在搜索空间中的位置，具体包含以下步骤：

S851、引入遗传繁殖机制调节磷虾位置：在传统磷虾群优化算法中引入遗传繁殖机制，加入交叉、变异操作，以提高算法性能；

交叉操作模拟基因重组过程，按一定的交叉概率P_c对种群中两个磷虾个体的部分基因替换重组，提高了算法的全局搜索能力，定义磷虾个体j和磷虾个体i通过变异操作产生新个体的过程为：

所述变异操作以变异概率P_m对磷虾个体进行修改，表示为：

其中，表示最优磷虾个体的位置；

S852、引入自适应机制调节磷虾位置：为提高算法在最优解附近搜寻潜在更优解的能力，加入自适应算子Γ，具体操作为：

其中，是磷虾种群个体与最优磷虾的最远距离，赋权值0＜ξ＜0.5以调节邻域范围的限定，算子Γ只针对最优解邻域的磷虾个体，为[-0.5，0,5]上的随机值。