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申请/专利权人：北京工业大学;北京公共交通控股(集团)有限公司;智达信科技术股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多维数据的层级式公交驾驶员安全风险评估方法，包括：从多个维度考虑影响公交驾驶员行车安全的特征并划分层级，主观管理经验与客观数据驱动相结合确定不同指标对安全风险的影响权重，构建以公交驾驶员安全风险群体评价结果为标签的个体安全风险预测模型，实现对每名驾驶员安全风险的客观准确预测，并对结果进行影响因素解析，靶向支撑公交驾驶员安全驾驶培训。本发明将基于人工经验的公交管理模式转变为数据驱动下的智能识别，从而更加全面、高效、客观的预测公交驾驶员的驾驶风险，实现对个体驾驶员风险致因的分维度差异化解析。
主权项：1.一种基于多维数据的层级式公交驾驶员安全风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取公交驾驶员有效多维数据，基于有效多维数据构建预测指标体系；计算预测指标体系中各个维度对应的特征指标值，将所述有效多维数据与公交驾驶员个体匹配获得多维数据链条；对所述特征指标值进行归一化处理，获得归一化指标值；基于归一化指标值与熵值法获得各个维度的指标权重，将所述指标权重与所述特征指标值代入TOPSIS算法中获得各个维度综合评分指数，基于各个维度综合评分指数获得群体驾驶员的综合分数；基于所述多维数据链条与所述综合分数构建多个维度下的个体风险预测模型，通过个体风险预测模型获得个体驾驶员各个维度下的分数，基于随机森林算法获得各个维度下各特征指标的重要性顺序，基于重要性顺序输出个体驾驶员各个维度的致因，实现安全风险评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 北京公共交通控股(集团)有限公司 智达信科技术股份有限公司 一种基于多维数据的层级式公交驾驶员安全风险评估方法
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