准确率升14.35%
基于预碰撞指标与机器学习实现对道路碰撞伤害风险的精准评估与机理解释。
Chenwei, Gu · 许金良 · Shuqi, Li · Chao, Gao · Yongji, Ma
Applied Sciences (Switzerland) 2023
加入预碰撞指标后，六种机器学习模型的平均准确率提高14.35%，证明预碰撞信息比常用基础碰撞信息更具影响力。
基于动量-冲量理论提出ΔV、EES、CMI、CSI等先验指标，可在碰撞前计算，为主动安全提供直接输入。
通过SHAP值和部分依赖图解释特征重要性与边际效应，识别出ΔV、EES和CMI为决定因素，并建立决策阈值。