【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能预测，具体是指基于人工智能的青少年心理健康发展轨迹的预测系统。
技术介绍
1、随着社会环境的快速变化，青少年群体的心理健康问题日益受到关注。传统的心理健康监测和干预方法主要依赖于定期问卷调查和心理咨询；
2、存在数据收集方式有限，难以捕捉动态变化的问题，[专利号cn112345678a]中采用的心理测试模型仅能提供静态评估，无法准确刻画青少年心理健康状态的动态变化轨迹；
3、存在特征提取不充分的问题，专利[cn109876543b]提出了一种基于lstm的情绪预测模型，但该方法在特征提取方面未充分利用多源数据，无法有效提取心理健康变化的关键因素，导致预测结果不稳定；
4、存在预测模型精度不足的问题，专利[cn107654321a]提出了一种基于卷积神经网络（cnn）的心理健康状态识别方法，但cnn在时序预测方面的能力有限，难以进行轨迹推演。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供基于人工智能的青少年心理...
【技术保护点】
1.基于人工智能的青少年心理健康发展轨迹的预测系统，其特征在于：包括数据采集模块、特征提取模块、轨迹预测模块、风险评估模块和智能反馈模块，具体包括以下内容：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的青少年心理健康发展轨迹的预测系统，其特征在于：所述特征提取模块，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的青少年心理健康发展轨迹的预测系统，其特征在于：所述轨迹预测模块，使用基于聚类的双向LSTM结合GRU，构建轨迹预测模型，具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的青少年心理健康发展轨迹的预测系统，其特征在于：包括数据采集模块、特征提取模块、轨迹预测模块、风险评估模块和智能反馈模块，具体包括以下内容：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的青少年心理健康发展轨迹的预测系统...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。