基于可解釋的麻雀優(yōu)化隨機(jī)森林算法的駕駛疲勞檢測(cè)方法

摘要： 針對(duì)疲勞駕駛難以準(zhǔn)確檢測(cè)和檢測(cè)模型可解釋性低的問(wèn)題，提出了一種可解釋的麻雀優(yōu)化隨機(jī)森林模型(SSA-RFC-SHAP)用于駕駛疲勞檢測(cè)。以駕駛員脈搏波信號(hào)為數(shù)據(jù)源，進(jìn)行心率變異性分析并提取特征指標(biāo)；通過(guò)皮爾遜相關(guān)性檢驗(yàn)和卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)篩選出用于駕駛疲勞程度判別的特征指標(biāo)集；通過(guò)麻雀算法對(duì)隨機(jī)森林分類器進(jìn)行優(yōu)化并建立駕駛疲勞三分類檢測(cè)模型；最后利用夏普利加性解釋算法對(duì)模型檢測(cè)結(jié)果... （共9頁(yè)）