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基于可解释机器学习框架的公交驾驶人风险驾驶行为影响因素
1
作者
焦钰钧
王雪松
《同济大学学报(自然科学版)》
2025年第9期1403-1414,共12页
为改善公交驾驶人风险驾驶行为,从驾驶人人口学特征、生理和心理健康以及企业安全教育层面分析风险驾驶行为影响因素。设计公交驾驶人行为与心理调查问卷,共获取10201份有效样本;对比4类机器学习模型,并基于可解释机器学习框架解释内部...
为改善公交驾驶人风险驾驶行为,从驾驶人人口学特征、生理和心理健康以及企业安全教育层面分析风险驾驶行为影响因素。设计公交驾驶人行为与心理调查问卷,共获取10201份有效样本;对比4类机器学习模型,并基于可解释机器学习框架解释内部影响机制。结果表明,CatBoost模型识别的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)为0.1906和0.2671,综合性能最好;心理健康的特征重要度最高,公交驾驶人的驾驶愤怒、焦虑和工作倦怠问题越严重,越容易发生风险驾驶行为;失眠和抑郁与风险驾驶行为呈非线性关系,中度及以下失眠、抑郁与风险驾驶行为呈正相关关系,而重度失眠、抑郁与风险驾驶行为呈负相关关系;虽然企业安全教育的特征重要度较小,但是定期参加各类安全教育的公交驾驶人发生风险驾驶行为的可能性更低。
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关键词
交通工程
风险驾驶行为
可解释机器学习框架
公交驾驶人
心理健康
企业安全教育
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职称材料
基于XGBoost和SHAP的海滩波浪爬高预测研究
被引量：
1
2
作者
张建
丁佩
+1 位作者
刘楷操
路川藤
《海洋预报》
北大核心
2025年第2期1-8,共8页
海滩波浪爬高预测是海岸侵蚀防护和防灾减灾的关键技术支撑。针对现有经验公式在精确度、泛化性等方面的不足,将极限梯度提升模型XGBoost引入到波浪爬高预测中,利用1400多个来自实验室和现场观测的海滩波浪爬高数据,通过贝叶斯优化进行...
海滩波浪爬高预测是海岸侵蚀防护和防灾减灾的关键技术支撑。针对现有经验公式在精确度、泛化性等方面的不足,将极限梯度提升模型XGBoost引入到波浪爬高预测中,利用1400多个来自实验室和现场观测的海滩波浪爬高数据,通过贝叶斯优化进行超参数调整,建立基于XGBoost的海滩波浪爬高预测模型。此外,还将可解释机器学习框架SHAP与XGBoost模型结合,以挖掘波浪爬高预测结果的关键特征。评估结果表明:XGBoost模型的决定系数为0.957,均方根误差为0.384 m,显著优于其他经验公式,整体预测可靠稳定;SHAP分析也表明XGBoost模型的预测趋势符合真实走向,且Iribarren数在海滩波浪爬高预测中起着关键作用。
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关键词
机器
学习
波浪爬高
极限梯度提升模型
贝叶斯优化
可解释机器学习框架
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职称材料
题名
基于可解释机器学习框架的公交驾驶人风险驾驶行为影响因素
1
作者
焦钰钧
王雪松
机构
同济大学交通学院
出处
《同济大学学报(自然科学版)》
2025年第9期1403-1414,共12页
基金
同济大学“医学+X”交叉研究项目(2025-0708-YB-02)。
文摘
为改善公交驾驶人风险驾驶行为,从驾驶人人口学特征、生理和心理健康以及企业安全教育层面分析风险驾驶行为影响因素。设计公交驾驶人行为与心理调查问卷,共获取10201份有效样本;对比4类机器学习模型,并基于可解释机器学习框架解释内部影响机制。结果表明,CatBoost模型识别的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)为0.1906和0.2671,综合性能最好;心理健康的特征重要度最高,公交驾驶人的驾驶愤怒、焦虑和工作倦怠问题越严重,越容易发生风险驾驶行为;失眠和抑郁与风险驾驶行为呈非线性关系,中度及以下失眠、抑郁与风险驾驶行为呈正相关关系,而重度失眠、抑郁与风险驾驶行为呈负相关关系;虽然企业安全教育的特征重要度较小,但是定期参加各类安全教育的公交驾驶人发生风险驾驶行为的可能性更低。
关键词
交通工程
风险驾驶行为
可解释机器学习框架
公交驾驶人
心理健康
企业安全教育
Keywords
traffic engineering
risky driving behaviors
interpretable machine learning framework
bus drivers
psychological health
company safety education
分类号
U491.2 [交通运输工程]
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职称材料
题名
基于XGBoost和SHAP的海滩波浪爬高预测研究
被引量：
1
2
作者
张建
丁佩
刘楷操
路川藤
机构
珠海市规划设计研究院
广东省滨海地区防灾减灾工程技术研究中心
南京水利科学研究院
出处
《海洋预报》
北大核心
2025年第2期1-8,共8页
基金
水利部重大科技项目(SKS-2022087)。
文摘
海滩波浪爬高预测是海岸侵蚀防护和防灾减灾的关键技术支撑。针对现有经验公式在精确度、泛化性等方面的不足,将极限梯度提升模型XGBoost引入到波浪爬高预测中,利用1400多个来自实验室和现场观测的海滩波浪爬高数据,通过贝叶斯优化进行超参数调整,建立基于XGBoost的海滩波浪爬高预测模型。此外,还将可解释机器学习框架SHAP与XGBoost模型结合,以挖掘波浪爬高预测结果的关键特征。评估结果表明:XGBoost模型的决定系数为0.957,均方根误差为0.384 m,显著优于其他经验公式,整体预测可靠稳定;SHAP分析也表明XGBoost模型的预测趋势符合真实走向,且Iribarren数在海滩波浪爬高预测中起着关键作用。
关键词
机器
学习
波浪爬高
极限梯度提升模型
贝叶斯优化
可解释机器学习框架
Keywords
machine learning
wave run-up
XGBoost
bayesian optimization
SHAP
分类号
P731.33 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可解释机器学习框架的公交驾驶人风险驾驶行为影响因素
焦钰钧
王雪松
《同济大学学报(自然科学版)》
2025
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职称材料
2
基于XGBoost和SHAP的海滩波浪爬高预测研究
张建
丁佩
刘楷操
路川藤
《海洋预报》
北大核心
2025
1
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