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申请/专利权人：重庆工业职业技术学院
摘要：本发明涉及车辆碰撞安全性研究技术领域，具体为基于GP‑BP的驾驶员伤害预测方法、系统及存储介质，包括S1、构建基于GP‑BP神经网络的驾驶员伤害预测模型，其中GP‑BP神经网络是将GA算法嵌入到PSO算法，对BP神经网络进行优化而得到，并根据相关系数、相对误差、ROC曲线验证GP‑BP模型的预测准确度；S2、根据GP‑BP模型建立关键部位伤害预测模型，关键部位伤害预测模型的输出为驾驶员的关键部位发生AIS3+的概率，当概率满足预设阈值时发出求救信号。该方法可以高效、准确的对交通事故中驾驶者的受伤情况进行预测，有利于医护人员提供及时和精准的救治服务。
主权项：1.基于GP-BP的驾驶员伤害预测方法，其特征在于，包括：S1、构建基于GP-BP神经网络的驾驶员伤害预测模型，所述GP-BP神经网络是将GA算法嵌入到PSO算法，对BP神经网络进行优化而得到，并根据相关系数、相对误差、ROC曲线验证GP-BP模型的预测准确度；S2、根据GP-BP模型建立关键部位伤害预测模型，所述关键部位伤害预测模型的输入为碰撞条件下的变量，输出为驾驶员的关键部位发生AIS3+的概率，当概率满足预设阈值时发出求救信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆工业职业技术学院 基于GP-BP的驾驶员伤害预测方法、系统及存储介质
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