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基于多模态数据的船员适岗状态监测预警模型研究
1
作者
刘清
吴宇航
+2 位作者
王绪明
王磊
王馨玥
《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》
2024年第4期616-621,共6页
本文聚焦船员不同阶段的指标关联性,构建了基于船员岗前、出岗不同阶段多模态数据的适岗状态监测预警指标体系,建立了船员适岗状态监测预警的随机森林模型.结果表明:考虑船员岗前、出岗不同阶段多模态数据关联的适岗状态监测预警模型准...
本文聚焦船员不同阶段的指标关联性,构建了基于船员岗前、出岗不同阶段多模态数据的适岗状态监测预警指标体系,建立了船员适岗状态监测预警的随机森林模型.结果表明:考虑船员岗前、出岗不同阶段多模态数据关联的适岗状态监测预警模型准确率达到94.4%,仅考虑船员单一阶段适岗状态监测预警模型准确率为80.6%;船员适岗状态影响程度较大的指标为疲劳程度(0.1827)、工作压力(0.1368)、水上服务资历(0.1178)、血压(0.0854)、工作状态(0.0763)、岗前(0.0708)和出岗心率(0.0659).
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关键词
船员
适岗状态
预警
多模态
随机森林
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职称材料
题名
基于多模态数据的船员适岗状态监测预警模型研究
1
作者
刘清
吴宇航
王绪明
王磊
王馨玥
机构
武汉理工大学交通与物流工程学院
武汉理工大学水路交通控制全国重点实验室
广东省内河港航产业研究有限公司
武汉理工大学智能交通系统研究中心
出处
《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》
2024年第4期616-621,共6页
基金
科技部十四五国家重大研发计划(2021YEC3001500)
国家自然科学基金面上项目(51979214)。
文摘
本文聚焦船员不同阶段的指标关联性,构建了基于船员岗前、出岗不同阶段多模态数据的适岗状态监测预警指标体系,建立了船员适岗状态监测预警的随机森林模型.结果表明:考虑船员岗前、出岗不同阶段多模态数据关联的适岗状态监测预警模型准确率达到94.4%,仅考虑船员单一阶段适岗状态监测预警模型准确率为80.6%;船员适岗状态影响程度较大的指标为疲劳程度(0.1827)、工作压力(0.1368)、水上服务资历(0.1178)、血压(0.0854)、工作状态(0.0763)、岗前(0.0708)和出岗心率(0.0659).
关键词
船员
适岗状态
预警
多模态
随机森林
Keywords
crew
suitability status
early warning
multimodal
random forest
分类号
U6 [交通运输工程—船舶与海洋工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模态数据的船员适岗状态监测预警模型研究
刘清
吴宇航
王绪明
王磊
王馨玥
《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》
2024
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