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基于HHO-Stacking的多模型融合驾驶分心识别
1
作者
翟凤娜
郑明强
付佳辉
《农业装备与车辆工程》
2025年第8期87-93,98,共8页
聚焦2种驾驶分心状态,提出基于哈里斯鹰算法优化的Stacking集成模型的集成融合驾驶分心识别模型,以提高识别准确性。先开展模拟试验,收集眼动与驾驶绩效多模态数据;再用高度比较时间序列分析法提取特征,经VLOOKUP函数处理和主成分分析降...
聚焦2种驾驶分心状态,提出基于哈里斯鹰算法优化的Stacking集成模型的集成融合驾驶分心识别模型,以提高识别准确性。先开展模拟试验,收集眼动与驾驶绩效多模态数据;再用高度比较时间序列分析法提取特征,经VLOOKUP函数处理和主成分分析降维,依此建立识别特征集;最后输入降维特征验证模型。实验表明,相比其他经典识别模型,该模型对不同分心类型状态识别准确率可达90.33%。较基础模型显著提升了输入维度和输出精度,为异常驾驶状态的识别提供了新思路。
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关键词
智能交通
驾驶分心
Stacking集成算法
哈里斯鹰算法
信号时频特征
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职称材料
题名
基于HHO-Stacking的多模型融合驾驶分心识别
1
作者
翟凤娜
郑明强
付佳辉
机构
江苏大学汽车与交通工程学院
出处
《农业装备与车辆工程》
2025年第8期87-93,98,共8页
文摘
聚焦2种驾驶分心状态,提出基于哈里斯鹰算法优化的Stacking集成模型的集成融合驾驶分心识别模型,以提高识别准确性。先开展模拟试验,收集眼动与驾驶绩效多模态数据;再用高度比较时间序列分析法提取特征,经VLOOKUP函数处理和主成分分析降维,依此建立识别特征集;最后输入降维特征验证模型。实验表明,相比其他经典识别模型,该模型对不同分心类型状态识别准确率可达90.33%。较基础模型显著提升了输入维度和输出精度,为异常驾驶状态的识别提供了新思路。
关键词
智能交通
驾驶分心
Stacking集成算法
哈里斯鹰算法
信号时频特征
Keywords
intelligent transportation
driving distraction
stacking integration algorithm
Harris Hawks algorithm
time-frequency feature extraction
分类号
U491.2 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
U463.6 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HHO-Stacking的多模型融合驾驶分心识别
翟凤娜
郑明强
付佳辉
《农业装备与车辆工程》
2025
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