时序干预效果的预测方法

摘要

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。