一种基础体温数据预测方法、系统及终端技术方案

本申请涉及智能终端技术领域，特别涉及一种基础体温数据预测方法、系统及终端；其方法应用于终端，包括：获取目标周期内的第一基础体温数据集合M；其中，M＝{(xj,yj),j＝1,2,3，…,m}，xj为第一基础体温数据集合M中第j天，yj为与第j天对应的目标基础体温数据；基于所述第一基础体温数据集合M建立预测模型；基于所述预测模型，预测目标周期的下一周期的基础体温数据；其中，下一周期的基础体温数据集合为A；A＝{(xa,ya),a＝1,2,3，…,n}；上述方案通过利用历史基础体温数据来预测未来一个周期的基础体温，给用户提供了一个大致的参考，能够让用户提前了解自己未来一个周期的可能的基础体温曲线，提高了终端的智能化和人性化水平。

A prediction method, system and terminal for basic body temperature data

This application relates to the field of intelligent terminal technology, in particular to a basic temperature data prediction method, system and terminal. The method is applied to the terminal, including: acquiring the first basic temperature data set M in the target cycle; where M={(xj, yj), j=1, 2, 3,... (m}, XJ is the jth day of the first basal temperature data set M, YJ is the target basal temperature data corresponding to the jth day; based on the first basal temperature data set M, a prediction model is established; based on the prediction model, the basal temperature data of the next cycle of the target cycle is predicted; among them, the basal temperature data set of the next cycle is predicted. It is A; A = {(XA, ya), a = 1,2,3,... The above scheme provides users with a general reference by using historical basal body temperature data to predict the basal body temperature of a future cycle, which enables users to know the basal body temperature curve of their future cycle in advance, and improves the level of intelligence and humanization of the terminal.

【技术实现步骤摘要】
一种基础体温数据预测方法、系统及终端
本申请涉及智能终端
，特别涉及一种基础体温数据预测方法、系统及终端。
技术介绍
目前，随着生活条件的提高和生活节奏的加快，人们的生育观也发生转变。避孕、优孕等概念也愈发受到人们的关注。对于适龄女性，不论是出于避孕还是优孕的想法，实时了解自己的怀孕质量和怀孕时间表就显得至关重要。传统意义上有日历法、B超监测法和基础体温法等方法来进行推算。按月经周期推算排卵期的方法又称为日历法(实际上女性的生理周期受月球影响，一般都在29天左右)。月经和排卵都受脑下垂体和卵巢的内分泌激素的影响而呈现周期性变化，两者的周期长短是一致的，都是每个月1个周期，而排卵发生在两次月经中间。女性的月经周期有长有短，但排卵日与下次月经开始之间的间隔时间比较固定，一般在14天左右。根据排卵和月经之间的这种关系，就可以按月经周期来推算排卵期。日历法不获取任何数据，对相关时间的推测存在不可靠性。B超监测法是临床上结果最为稳定的方法。但此方法需要由专业医师在专门的仪器上进行操作并观潮女性卵巢等生殖系统，从而判断女性卵巢状态。但该方法所需要的时间和金钱成本较高，无法满足女性实时获知自己可孕和卵巢状态。基础体温法是指女性每日醒后未进行任何活动之前，将口表置于舌下测量温度，进而根据基础体温曲线，分析排卵质量、黄体质量等参数，因此在国内妇科有较广泛的应用。现有的利用基础体温的技术中，并没有相关利用历史基础体温数据来预测未来一个周期的基础体温曲线的相关技术，无法给用户提供一个大致的参考，让用户能够提前了解自己未来一个周期的可能的基础体温曲线。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种基础体温数据预测方法、系统及终端，能够利用历史基础体温数据来预测未来一个周期的基础体温曲线，给用户提供一个大致的参考，以让用户能够提前了解自己未来一个周期的可能的基础体温曲线，提高终端的智能化和人性化水平。根据本申请的一方面，本申请的实施例提供了一种基础体温数据预测方法、系统及终端，所述方法应用于终端，所述方法包括：获取目标周期内的第一基础体温数据集合M；其中，M＝{(xj,yj),j＝1,2,3，...,m}，xj为第一基础体温数据集合M中第j天，yj为与第j天对应的目标基础体温数据；基于所述第一基础体温数据集合M建立预测模型；基于所述预测模型，预测所述目标周期的下一周期的基础体温数据；其中，下一周期的基础体温数据集合为A；A＝{(xa,ya),a＝1,2,3，...,n}。可选地，在基于所述第一基础体温数据集合M建立预测模型之前，所述方法还包括：对所述第一基础体温数据集合M进行过滤，得到第二基础体温数据集合N；其中，N＝{(xi,yi),i＝1,2,3，...,n},n≤m。可选地，所述对所述第一基础体温数据集合M进行过滤的方法包括：获取预设体温范围值λ；判断所述第一基础体温数据集合M中是否存在超出预设体温范围值λ的目标基础体温数据yq，其中，1≤q≤m；若存在，则将所述目标基础体温数据yq作为异常目标基础体温数据。可选地，在所述将所述目标基础体温数据yq作为异常目标基础体温数据之后，所述方法还包括：获取目标基础体温数据yq的替补体温数据yq’；将替补体温数据yq’作为与目标日期xq相对应的目标基础体温数据。可选地，所述获取目标基础体温数据yq的替补体温数据yq’的方法包括：确定与所述目标周期对应的历史周期；获取与所述历史周期相对应的历史基础体温数据集合中第q天的历史基础体温数据；将所述历史基础体温数据确定为目标基础体温数据yq的替补体温数据yq’；或，计算第二基础体温数据集合N中所有目标基础体温数据的平均值；将所述平均值确定为目标基础体温数据yq的替补体温数据yq’。可选地，所述基于所述第一基础体温数据集合M建立预测模型的方法包括：基于所述第二基础体温数据集合N建立预测模型：y＝w(a0+a1x)；其中，a0为第一参数，a1为第二参数；w为与x对应的权值；其中，对于所述第二基础体温数据集合N中的数据对(xi,yi),有yi＝wi(a0+a1xi)；Wi为与数据对(xi,yi)对应的权值；其中，每个数据对均分别对应一个权值。可选地，在基于获取的第二基础体温数据集合N建立预测模型之后，所述方法还包括：基于第一预定公式计算与数据对(xi,yi)对应的权值Wi；其中，第一预定公式为：其中，e为常数，k为高斯宽度，0.1≤k＜1；xi为第二基础体温数据集合N中的第i天；xa为待预测的下一周期的第a天；xi-xa指第二基础体温数据集合N中的第i天与下一周期的第a天的距离；xa与xi相对应；xa对应的权值为wa，wa＝wi；基于所述第一预定公式分别计算出第二基础体温数据集合N中的n个数据对对应的n个权值，得到权值矩阵W；其中，可选地，所述方法还包括：计算第一参数a0和第二参数a1；其中，所述计算第一参数a0和第二参数a1的方法包括：基于第二基础体温数据集合N，得到日期矩阵X；其中，基于第二基础体温数据集合N，得到体温矩阵Y；其中，基于日期矩阵X、体温矩阵Y、权值矩阵W和第二预定公式计算第一参数a0和第二参数a1；其中，所述第二预定公式为：可选地，所述基于所述预测模型，预测下一周期的基础体温数据的方法包括:将下一周期的第a天xa、以及与xa对应的权值wa输入所述预测模型，以预测与下一周期中与第a天对应的基础体温数据ya；得到下一周期的基础体温数据集合A。根据本申请实施例的另一方面，本申请的实施例还提供了一种基础体温数据预测系统，应用于终端，所述系统包括：存储器，被配置为存储数据及指令；与存储器建立通信的处理器，其中，当执行存储器中的指令时，所述处理器被配置为执行以下操作：获取目标周期内的第一基础体温数据集合M；其中，M＝{(xj,yj),j＝1,2,3，...,m}，xj为第一基础体温数据集合M中第j天，yj为与第j天对应的目标基础体温数据；基于所述第一基础体温数据集合M建立预测模型；基于所述预测模型，预测所述目标周期的下一周期的基础体温数据；其中，下一周期的基础体温数据集合为A；A＝{(xa,ya),a＝1,2,3，...,n}。根据本申请的又一方面，本申请的实施例还提供了一种终端，所述终端上设有如上所述的基础体温数据预测系统。本申请的上述技术方案通过获取目标周期内的第一基础体温数据集合M；并基于所述第一基础体温数据集合M建立预测模型；进而基于所述预测模型，预测下一周期的基础体温数据；即通过历史基础体温数据来预测未来一个周期的基础体温，给用户提供一个大致的参考，以让用户能够提前了解自己未来一个周期的可能的基础体温曲线，提高终端的智能化和人性化水平。附图说明图1是本申请的一些实施例提供的一种基础体温数据预测方法的示意性流程图；图2是本申请的一些实施例提供的第二基础体温数据集合N的方法的示意性流程图；图3是本申请的一些实施例提供的对所述第一基础体温数据集合M进行过滤的方法的示意性流程图；图4是本申请的一些实施例提供的替补目标基础体温数据yq的方法的示意性流程图；图5本申请的一些实施例提供的获取目标基础体温数据yq的替补体温数据yq’的方法示意性流程图；图6是本申请的一些实施例提供的获取目标基础体温数据yq的替补体温数据yq’的方法示意性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基础体温数据预测方法，其特征在于，应用于终端，所述方法包括：获取目标周期内的第一基础体温数据集合M；其中，M＝{(xj,yj),j＝1,2,3，...,m}，xj为第一基础体温数据集合M中第j天，yj为与第j天对应的目标基础体温数据；基于所述第一基础体温数据集合M建立预测模型；基于所述预测模型，预测所述目标周期的下一周期的基础体温数据；其中，下一周期的基础体温数据集合为A；A＝{(xa,ya),a＝1,2,3，...,n}。

【技术特征摘要】
1.一种基础体温数据预测方法，其特征在于，应用于终端，所述方法包括：获取目标周期内的第一基础体温数据集合M；其中，M＝{(xj,yj),j＝1,2,3，...,m}，xj为第一基础体温数据集合M中第j天，yj为与第j天对应的目标基础体温数据；基于所述第一基础体温数据集合M建立预测模型；基于所述预测模型，预测所述目标周期的下一周期的基础体温数据；其中，下一周期的基础体温数据集合为A；A＝{(xa,ya),a＝1,2,3，...,n}。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述第一基础体温数据集合M建立预测模型之前，所述方法还包括：对所述第一基础体温数据集合M进行过滤，得到第二基础体温数据集合N；其中，N＝{(xi,yi),i＝1,2,3，...,n},n≤m。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一基础体温数据集合M进行过滤的方法包括：获取预设体温范围值λ；判断所述第一基础体温数据集合M中是否存在超出预设体温范围值λ的目标基础体温数据yq，其中，1≤q≤m；若存在，则将所述目标基础体温数据yq作为异常目标基础体温数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标基础体温数据yq作为异常目标基础体温数据之后，所述方法还包括：获取目标基础体温数据yq的替补体温数据yq’；将替补体温数据yq’作为与目标日期xq相对应的目标基础体温数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取目标基础体温数据yq的替补体温数据yq’的方法包括：确定与所述目标周期对应的历史周期；获取与所述历史周期相对应的历史基础体温数据集合中第q天的历史基础体温数据；将所述历史基础体温数据确定为目标基础体温数据yq的替补体温数据yq’；或，计算第二基础体温数据集合N中所有目标基础体温数据的平均值；将所述平均值确定为目标基础体温数据yq的替补体温数据yq’。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一基础体温数据集合M建立预测模型的方法包括：基于所述第二基础体温数据集合N建立预测模型：y＝w(a0+a1x)；其中，a0为第一参数，a1为第二参数；w为与x对应的权值；其中，对于所述第二基础体温数据集合N中的数据对(xi,yi),有yi＝wi(a0+a1xi)；Wi为与数据对(xi,yi)对应的权值；其中，每个数据对均分别对应一个权值。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在基于获取的第二基础体温数据集合N建立预测模型之后，所述方法还包括：基于第一预定公式计算与数据对(xi,yi)对应的权值Wi；其中，第一预定公式为：其中，e为常数，k为高斯宽度，0.1≤k＜1；xi为第二基础体温数据集合N中的第i天；xa为待预测的下一周期的第a天；xi-xa指第二基础体温数据集合N中的第i天与下一周期的第a天的距离；xa与xi相对应；xa对应的权值为wa，wa＝wi；基于所述第一预定公式分别计算出第二基础体温数据集合N中的n个数据对对应的n个权值，得到权值矩阵W；其中，8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：计算第一参数a0和第二参数a1；其中，所述计算第一参数a0和第二参数a1的方法包括：基于第二基础体温数据集合N，得到日期矩阵X；其中，基于第二基础体温数据集合N，得到体温矩阵Y；其中，基于日期矩阵X、体温矩阵Y、权值矩阵W和第二预定公式计算第一参数a0和第二参数a1；其中，所述第二预定公式为：9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测模型，预测下一周期的基础体温数据的方法包括:将下一周期的第a天xa、以及与xa对应的权值wa输入所述预测模型，以预测与下一周期中与第a天对应的基础体温数据ya；得到下一周期的基础体温数据集合A。10.一种基础体温数据预测系统，其特征在于，应用于终端，所述系统包括：存储器，被配置为存储数据及指令；与存储器建立通信的处理器，其中，当执行存储器中的指令时，所述处理器被配置为执行以下操作：获取目标周期内的第一基础体温数据集合M；其中，M＝{(xj...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘成良，张飞，金衍瑞，刘金磊，
申请(专利权)人：上海夏先机电科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31