基于可解釋的麻雀優(yōu)化隨機森林算法的駕駛疲勞檢測方法

摘要： 針對疲勞駕駛難以準確檢測和檢測模型可解釋性低的問題，提出了一種可解釋的麻雀優(yōu)化隨機森林模型(SSA-RFC-SHAP)用于駕駛疲勞檢測。以駕駛員脈搏波信號為數(shù)據(jù)源，進行心率變異性分析并提取特征指標；通過皮爾遜相關(guān)性檢驗和卡方獨立性檢驗篩選出用于駕駛疲勞程度判別的特征指標集；通過麻雀算法對隨機森林分類器進行優(yōu)化并建立駕駛疲勞三分類檢測模型；最后利用夏普利加性解釋算法對模型檢測結(jié)果... （共9頁）