基于ANN的变电站虚拟急救操作有效性预测方法

为了提升虚拟急救培训的有效性,结合变电站工作的特殊性,提出一种基于人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)的变电站虚拟急救操作有效性预测方法。首先,将变电站相关身体状态指标加入小样本急救数据集,采用蒙特卡洛方法对数据集进行扩充;其次,构造并训练ANN模型,预测急救操作与患者身体状态变化之间的关联;最后,开发了一套多维度急救数据可视化系统,实时展示急救操作效果,指导学员调整急救操作。实验结果表明,提出的方法可以有效预测施救效果,为特殊场景下的虚拟急救培训提供直观指导。