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基于CART决策树的车辆与行人碰撞中头部损伤风险预测
1
作者
韩勇
罗金镕
+3 位作者
何勇
吴贺
林旭洁
蔡鸿瑜
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期536-543,共8页
为快速预测汽车碰撞行人头部损伤风险,建立了一种基于多刚体系统动力学仿真方法和分类回归决策树(CART)的预测模型。参考欧洲新车评价规程(Euro-NCAP),开发了具有精细化刚度特征的车辆前部结构多体模型;以行人尺寸、初始车辆速度和行人...
为快速预测汽车碰撞行人头部损伤风险,建立了一种基于多刚体系统动力学仿真方法和分类回归决策树(CART)的预测模型。参考欧洲新车评价规程(Euro-NCAP),开发了具有精细化刚度特征的车辆前部结构多体模型;以行人尺寸、初始车辆速度和行人速度、人车碰撞位置、相对角度为变量,通过全因子设计试验方法,建立了4500组多体仿真模型;采用CART模型,挖掘变量与动力学响应参数的关联性。结果表明:车辆初始碰撞速度是影响行人头部动力学响应的关键因素;该模型对于碰撞速度和头部损伤准则(HIC15)值的预测精度分别为87.5%和86.8%,平均预测耗时为42.7ms,两者均具有较高的预测精度和决策能力。该结果可为制定行人头部损伤风险评估实验和损伤防护研究提供理论参考依据。
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关键词
汽车安全
碰撞事故
头部损伤准则(HIC)
车辆前部结构
决策树预测模型
头部动力学响应
分类回归
决策树
(CART)
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职称材料
妊娠期尿失禁症状早期预警模型的构建研究
被引量：
6
2
作者
翟巾帼
蔡文智
+4 位作者
王凯
安胜利
张莉
胡晓琪
钟梅
《中国护理管理》
CSCD
北大核心
2020年第5期645-650,共6页
目的:了解妊娠期尿失禁的发生现状,建立妊娠期尿失禁早期预警模型,并检验其效能.方法:对707名初产妇进行回顾性调查.完成社会人口学调查表、危险因素评估量表及尿失禁评定量表.并采用决策树算法进行统计学分析.结果:①当孕产妇符合无尿...
目的:了解妊娠期尿失禁的发生现状,建立妊娠期尿失禁早期预警模型,并检验其效能.方法:对707名初产妇进行回顾性调查.完成社会人口学调查表、危险因素评估量表及尿失禁评定量表.并采用决策树算法进行统计学分析.结果:①当孕产妇符合无尿失禁家族史、有妊娠纹出现、便秘的条件时,发生尿失禁的患者占该节点构成的63.2%;当孕产妇符合无尿失禁家族史、有妊娠纹出现、不便秘、孕前BMI水平≤23.960、孕期每周1-2次盆底肌肉锻炼、每周吃水果1-3天或4-6天、有流产史的条件时,发生尿失禁的患者占该节点构成的58.8%;②危险因素的重要性排序为:便秘、孕前BMI水平、尿失禁家族史、周进食水果量、出现妊娠纹、流产史、孕期盆底肌肉锻炼的强度、孕前体育锻炼的强度、孕前盆底肌肉锻炼的强度、呕吐、受教育水平、日饮水量.③此模型准确度为76.7%,灵敏度为84.8%,ROC曲线下面积达0.767 (95%CI:0.719 - 0.814),P<0.001.交叉验证的风险估计为29.8%,P<0.001.结论:基于决策树算法的妊娠期尿失禁早期预警模型具有较准确的预测能力.在本地区的人群中,其综合预测准确性较优.
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关键词
妊娠
压力性尿失禁
症状识别
决策树预测模型
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职称材料
题名
基于CART决策树的车辆与行人碰撞中头部损伤风险预测
1
作者
韩勇
罗金镕
何勇
吴贺
林旭洁
蔡鸿瑜
机构
厦门理工学院机械与汽车工程学院
厦门华厦学院信息与智能机电学院
厦门大学航空航天学院
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期536-543,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(51775466)
厦门市自然科学基金面上项目(3502Z20227223)
司法部司法鉴定重点实验室开放基金(KF202116)。
文摘
为快速预测汽车碰撞行人头部损伤风险,建立了一种基于多刚体系统动力学仿真方法和分类回归决策树(CART)的预测模型。参考欧洲新车评价规程(Euro-NCAP),开发了具有精细化刚度特征的车辆前部结构多体模型;以行人尺寸、初始车辆速度和行人速度、人车碰撞位置、相对角度为变量,通过全因子设计试验方法,建立了4500组多体仿真模型;采用CART模型,挖掘变量与动力学响应参数的关联性。结果表明:车辆初始碰撞速度是影响行人头部动力学响应的关键因素;该模型对于碰撞速度和头部损伤准则(HIC15)值的预测精度分别为87.5%和86.8%,平均预测耗时为42.7ms,两者均具有较高的预测精度和决策能力。该结果可为制定行人头部损伤风险评估实验和损伤防护研究提供理论参考依据。
关键词
汽车安全
碰撞事故
头部损伤准则(HIC)
车辆前部结构
决策树预测模型
头部动力学响应
分类回归
决策树
(CART)
Keywords
vehicle safety
collision accident
head injury criterion(HIC)
vehicle front structure
decision tree
分类号
U461.91 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
妊娠期尿失禁症状早期预警模型的构建研究
被引量：
6
2
作者
翟巾帼
蔡文智
王凯
安胜利
张莉
胡晓琪
钟梅
机构
南方医科大学
南方医科大学深圳医院院长办公室
华中科技大学同济医学院公共卫生学院
南方医科大学南方医院产科
出处
《中国护理管理》
CSCD
北大核心
2020年第5期645-650,共6页
基金
广东省科学技术厅项目(2017ZC0053)
广东省自然科学基金(2017A030310109)
南方医科大学留学回校扶持项目(LX2017N004)。
文摘
目的:了解妊娠期尿失禁的发生现状,建立妊娠期尿失禁早期预警模型,并检验其效能.方法:对707名初产妇进行回顾性调查.完成社会人口学调查表、危险因素评估量表及尿失禁评定量表.并采用决策树算法进行统计学分析.结果:①当孕产妇符合无尿失禁家族史、有妊娠纹出现、便秘的条件时,发生尿失禁的患者占该节点构成的63.2%;当孕产妇符合无尿失禁家族史、有妊娠纹出现、不便秘、孕前BMI水平≤23.960、孕期每周1-2次盆底肌肉锻炼、每周吃水果1-3天或4-6天、有流产史的条件时,发生尿失禁的患者占该节点构成的58.8%;②危险因素的重要性排序为:便秘、孕前BMI水平、尿失禁家族史、周进食水果量、出现妊娠纹、流产史、孕期盆底肌肉锻炼的强度、孕前体育锻炼的强度、孕前盆底肌肉锻炼的强度、呕吐、受教育水平、日饮水量.③此模型准确度为76.7%,灵敏度为84.8%,ROC曲线下面积达0.767 (95%CI:0.719 - 0.814),P<0.001.交叉验证的风险估计为29.8%,P<0.001.结论:基于决策树算法的妊娠期尿失禁早期预警模型具有较准确的预测能力.在本地区的人群中,其综合预测准确性较优.
关键词
妊娠
压力性尿失禁
症状识别
决策树预测模型
Keywords
pregnancy
stress urinary incontinence
symptom recognition
decision tree prediction model
分类号
R47 [医药卫生—护理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CART决策树的车辆与行人碰撞中头部损伤风险预测
韩勇
罗金镕
何勇
吴贺
林旭洁
蔡鸿瑜
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
妊娠期尿失禁症状早期预警模型的构建研究
翟巾帼
蔡文智
王凯
安胜利
张莉
胡晓琪
钟梅
《中国护理管理》
CSCD
北大核心
2020
6
在线阅读
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职称材料
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