正面碰撞中駕駛員頭部傷情預(yù)測(cè)

代 嬌

正面碰撞中駕駛員頭部傷情預(yù)測(cè)

代 嬌

（重慶理工大學(xué) 車輛工程學(xué)院，重慶 400054）

為了快速預(yù)測(cè)道路交通事故中乘員的頭部損傷風(fēng)險(xiǎn)，求解乘員損傷與影響因素之間的關(guān)系，構(gòu)建一種基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法優(yōu)化反向傳播（MWOA-BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員側(cè)損傷預(yù)測(cè)模型。選用微型面包車為研究車型，研究工況為正面碰撞，構(gòu)建以車輛碰撞初速度、安全帶使用情況、安全氣囊展開(kāi)情況為輸入，以駕駛員的頭部簡(jiǎn)明傷害等級(jí)（AIS）為預(yù)測(cè)目標(biāo)的損傷預(yù)測(cè)模型。訓(xùn)練MWOA-BP預(yù)測(cè)模型，并與傳統(tǒng)的反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比損傷預(yù)測(cè)效果。結(jié)果表明，MWOA-BP預(yù)測(cè)模型有良好的測(cè)試效果，其測(cè)試準(zhǔn)確率達(dá)到90%。結(jié)合真實(shí)事故，將損傷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行應(yīng)用，證明該損傷預(yù)測(cè)模型可以應(yīng)用到實(shí)際事故中。

微型面包車；正面碰撞；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；MWOA；損傷預(yù)測(cè)

國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者對(duì)道路事故進(jìn)行事故重建、事故預(yù)防等研究發(fā)現(xiàn)，正面碰撞是道路交通事故中傷亡率較高的事故類型。微型面包車使用者普遍缺乏交通安全意識(shí)，造成的道路交通事故數(shù)量不容忽視，因此，其乘員安全也引起了廣泛重視[1]。當(dāng)交通事故發(fā)生時(shí)，能否準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)不可避免的碰撞場(chǎng)景中乘員傷害的嚴(yán)重程度，與損傷預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確度密切關(guān)聯(lián)。

對(duì)于乘員損傷風(fēng)險(xiǎn)的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用計(jì)算機(jī)仿真軟件對(duì)其進(jìn)行展開(kāi)研究[2-4]。雷晨等[5]利用有限元法對(duì)微型面包車正面碰撞事故進(jìn)行了仿真再現(xiàn)，研究了駕駛員動(dòng)力學(xué)響應(yīng)和損傷機(jī)制。ALKHEDER等[6]采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以48個(gè)不同屬性為自變量，預(yù)測(cè)交通事故的傷害嚴(yán)重程度，準(zhǔn)確率顯著高于Logistic回歸模型。王樹(shù)鳳等[7]研究了正面碰撞中不同約束條件下的乘員損傷，得到了車輛速度變化量與乘員損傷程度之間的關(guān)系，最后預(yù)測(cè)乘員損傷等級(jí)為AIS3+的概率。陸穎等[8]通過(guò)仿真得到了車輛在不同速度、正面碰撞下后排乘員的各部位損傷情況，利用邏輯回歸建立后排乘員損傷預(yù)測(cè)算法。李旋等[9]分析乘員損傷嚴(yán)重程度與各影響因素之間的相關(guān)性，最后利用隨機(jī)森林預(yù)測(cè)模型對(duì)乘員損傷嚴(yán)重程度進(jìn)行預(yù)測(cè)。QIU等[10]進(jìn)行了在不同碰撞速度、安全氣囊展開(kāi)時(shí)間和安全帶佩戴情況下的正面碰撞仿真模擬，利用頭部損傷與損傷危險(xiǎn)因素的相關(guān)性，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立一種預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)傷害嚴(yán)重程度。

鯨魚(yú)算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是由SEYEDALI等學(xué)者于2016年提出[11]，具有初始參數(shù)少、原理簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。但在處理復(fù)雜的非線性問(wèn)題時(shí)，WOA算法存在著容易陷入局部極值、收斂速度較慢等問(wèn)題。

綜上所述，本文將計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與優(yōu)化算法相結(jié)合，提出基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法（Modified Whale Optimization Algorithm, MWOA）優(yōu)化反向傳播（Back Propagation, BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員損傷預(yù)測(cè)模型。首先制作以縱向最大速度變化量、安全帶使用情況與安全氣囊展開(kāi)情況作為輸入，駕駛員頭部簡(jiǎn)明傷害等級(jí)（Abbreviated Injury Scale, AIS）為輸出的損傷數(shù)據(jù)集，然后建立MWOA-BP損傷預(yù)測(cè)模型，利用損傷預(yù)測(cè)模型對(duì)駕駛員側(cè)頭部損傷進(jìn)行預(yù)測(cè)，一定程度上對(duì)醫(yī)療診斷有參考作用。

1 MWOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方面應(yīng)用廣泛，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成[12]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)不斷調(diào)節(jié)權(quán)值和閾值，最終達(dá)到訓(xùn)練的效果。

1.2 鯨魚(yú)算法原理

基本的WOA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重系數(shù)，它模擬了座頭鯨的搜索和圍捕機(jī)制，主要分為包圍獵物、氣泡網(wǎng)捕食和搜索獵物三個(gè)階段[13]。

1.包圍獵物

鯨魚(yú)在搜索范圍內(nèi)形成了一個(gè)全局解空間。為了包圍獵物，算法需要首先確定獵物的位置，但該位置并不是已知的。因此，WOA算法通過(guò)假設(shè)當(dāng)前最優(yōu)候選解為目標(biāo)獵物或者接近最優(yōu)解。一旦目標(biāo)獵物的位置確定，其余鯨魚(yú)個(gè)體將向目標(biāo)獵物方向移動(dòng)，從而更新它們的位置。

為獲得鯨魚(yú)個(gè)體位置與最佳鯨魚(yú)位置之間的距離，其數(shù)學(xué)模型為

2.氣泡網(wǎng)捕食

鯨魚(yú)捕食過(guò)程中，每只鯨魚(yú)有2種捕食行為[14]。采用收縮包圍捕食時(shí)，鯨魚(yú)個(gè)體位置更新公式如下：

采用螺旋方法進(jìn)行捕食時(shí)，鯨魚(yú)個(gè)體以螺旋上游的方式向目標(biāo)獵物靠近，鯨魚(yú)位置用對(duì)數(shù)螺旋方程更新，其公式為

座頭鯨在捕食獵物時(shí)，兩種捕食行為同時(shí)進(jìn)行，因此假設(shè)兩種捕食行為發(fā)生的概率各為50%，鯨魚(yú)位置更新的數(shù)學(xué)模型為

式中，為捕食機(jī)制概率，取[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)。

3.搜索獵物

其數(shù)學(xué)模型如下：

1.3 改進(jìn)鯨魚(yú)優(yōu)化算法

上述鯨魚(yú)算法屬于全局范疇，本文引入混沌映射和自適應(yīng)權(quán)重策略來(lái)改進(jìn)算法性能。利用混沌映射產(chǎn)生的高質(zhì)量初始種群，對(duì)算法的收斂速度和求解精度等性能有很大的促進(jìn)作用[15]。

1.3.1 混沌映射

混沌具有遍歷性、隨機(jī)性和初值敏感性，能夠幫助算法更快地收斂[16]。基本的WOA通過(guò)隨機(jī)方式初始化種群，會(huì)導(dǎo)致初始種群的隨機(jī)性大，從而影響初始種群的質(zhì)量。本文采用Cubic映射來(lái)產(chǎn)生混沌序列，對(duì)WOA的初始種群方式進(jìn)行優(yōu)化，其數(shù)學(xué)公式為

式中，為控制參數(shù)。

1.3.2 自適應(yīng)權(quán)重策略

本文引入一種自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)來(lái)對(duì)WOA的收縮包圍機(jī)制和權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，從而增強(qiáng)算法的全局搜索能力與局部開(kāi)發(fā)能力。自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)的數(shù)學(xué)公式為

式中，為調(diào)整系數(shù)；為當(dāng)前迭代次數(shù)；max為最大迭代次數(shù)；min為最小權(quán)重；max為最大權(quán)重。

MWOA算法步驟流程如下：

1）初始化WOA參數(shù)，確定初始種群規(guī)模和最大迭代次數(shù)。

2）確定參數(shù)值，由混沌映射生成初始鯨魚(yú)種群，計(jì)算初始化位置向量和領(lǐng)導(dǎo)者得分。

3）計(jì)算鯨魚(yú)個(gè)體適應(yīng)度，比較得出當(dāng)前最佳適應(yīng)度，更新鯨魚(yú)領(lǐng)導(dǎo)者位置。

4）更新、、、等參數(shù)，計(jì)算自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)。

5）如果＜0.5，且||＜1，每只鯨魚(yú)個(gè)體按照式（2）更新當(dāng)前位置，并更新鯨魚(yú)個(gè)體位置；若||≥1，則按式（6）更新當(dāng)前位置；若≥0.5，則按式（3）更新每只鯨魚(yú)個(gè)體的位置。

6）鯨魚(yú)個(gè)體位置更新完畢后，計(jì)算它們的適應(yīng)度，并比較以獲得最優(yōu)解。判斷當(dāng)前計(jì)算是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，若已達(dá)到，則結(jié)束計(jì)算，獲得最優(yōu)解；否則，返回步驟3）開(kāi)始下一次迭代。

2 駕駛員損傷數(shù)據(jù)集的制作

2.1 仿真模型建立與驗(yàn)證

為后續(xù)進(jìn)行微型面包車正面碰撞下駕駛員損傷數(shù)據(jù)集的制作，本文使用所在團(tuán)隊(duì)參考市場(chǎng)某款面包車、基于LS-DYNA搭建的整車有限元模型，如圖1所示，總體網(wǎng)格數(shù)量為112萬(wàn)。

圖1 面包車有限元模型

以50 km/h的初速度與剛性壁障進(jìn)行100%重疊的正面仿真碰撞，仿真時(shí)間為100 ms。如圖2所示，整車在碰撞過(guò)程中能量、速度變化合理，因此，該微型面包車有限元模型具有穩(wěn)定性，可以將其作為基礎(chǔ)模型在后續(xù)研究中使用。

圖2 面包車有限元模型仿真變化曲線

建立駕駛員約束系統(tǒng)模型。該模型主要由車體、假人、安全帶三個(gè)部分組成，根據(jù)面包車駕駛員艙布置，調(diào)整各部件位置，最終的乘員約束系統(tǒng)模型如圖3所示。駕駛員模型采用MADYMO假人庫(kù)中的Hybrid Ⅲ 50%多剛體男性假人模型。

圖3 駕駛員約束系統(tǒng)模型

如圖4所示，試驗(yàn)曲線與仿真曲線整體保持較高的擬合度，因此該模型可靠，可作為基礎(chǔ)模型用于后續(xù)研究。

圖4 駕駛員損傷對(duì)比圖

2.2 駕駛員損傷數(shù)據(jù)集

交通事故中，頭部作為乘員主要受損部位之一，且頭部損傷最容易造成乘員傷亡[17]。本文選擇損傷指標(biāo)HIC36來(lái)表征頭部損傷嚴(yán)重程度。駕駛員損傷數(shù)據(jù)集的制作由碰撞波形數(shù)據(jù)的提取和駕駛員損傷數(shù)據(jù)的提取組成。

為后續(xù)進(jìn)行駕駛員約束系統(tǒng)模型碰撞仿真，考慮到正面100%重疊碰撞的特征，可用B柱下方加速度來(lái)表征面包車的加速度。由于、向的加速度相對(duì)較小，對(duì)假人的傷害值影響小，故提取有限元模型經(jīng)過(guò)LS-DYNA仿真計(jì)算后的B柱下方的向加速度曲線，如圖5所示。在車輛正面碰撞中，可以將碰撞初速度作為后續(xù)損傷預(yù)測(cè)模型的輸入變量。

然后，通過(guò)FUNCTION.給約束系統(tǒng)仿真模型加載邊界條件，用垂直方向的重力加速度場(chǎng)和水平方向的車體B柱加速度曲線來(lái)模擬外部對(duì)乘員約束系統(tǒng)的作用。

圖5 不同速度條件下B柱加速度曲線

本研究碰撞速度設(shè)置10個(gè)級(jí)別，對(duì)面包車駕駛員損傷進(jìn)行仿真分析。通過(guò)設(shè)置不同的邊界條件、約束系統(tǒng)的配置，采用混合水平正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)，進(jìn)行不同水平下的正面碰撞仿真，總計(jì)仿真40組，計(jì)算后提取假人頭部HIC36值。

由于損傷預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)性能對(duì)數(shù)據(jù)量有一定的要求，考慮到高精度模型仿真計(jì)算較為耗時(shí)，將試驗(yàn)設(shè)計(jì)策略與仿真模擬相結(jié)合。考慮到駕駛員在行車過(guò)程中，由于不同車型的部件參數(shù)不同，會(huì)對(duì)駕駛員的駕駛感帶來(lái)一定的差異，從而影響駕駛員在事故中損傷嚴(yán)重程度。此外，在進(jìn)行仿真與試驗(yàn)對(duì)標(biāo)的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)安全帶、安全氣囊以及座椅的相關(guān)參數(shù)對(duì)駕駛員損傷輸出數(shù)據(jù)有顯著影響，因此選取表1的5個(gè)參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量。利用ModeFrontier與MADYMO耦合，采用均勻拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，以40組樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建初始樣本空間，根據(jù)5個(gè)設(shè)計(jì)變量的取值范圍，進(jìn)行仿真矩陣設(shè)計(jì)，通過(guò)計(jì)算得出駕駛員頭部損傷響應(yīng)值。本文對(duì)駕駛員約束系統(tǒng)碰撞模型進(jìn)行了400次仿真實(shí)驗(yàn)。

表1 參數(shù)取值范圍

利用AIS描述正面碰撞乘員損傷嚴(yán)重程度，結(jié)合AIS與中國(guó)新車評(píng)價(jià)規(guī)程（China-New Car Assessment Program, C-NCAP）標(biāo)準(zhǔn)，建立頭部損傷等級(jí)對(duì)應(yīng)關(guān)系[18]，如表2所示，將仿真得到的駕駛員頭部傷害指標(biāo)（Head Injury Criterion, HIC）值轉(zhuǎn)換為AIS等級(jí)。

表2 AIS等級(jí)與頭部損傷對(duì)應(yīng)關(guān)系

最終，完成駕駛員損傷數(shù)據(jù)集的制作，該數(shù)據(jù)集是以車輛碰撞初速度、安全帶使用狀態(tài)、安全氣囊展開(kāi)狀態(tài)定義為輸入，頭部AIS為輸出，共有400條損傷數(shù)據(jù)。

3 損傷預(yù)測(cè)模型

3.1 構(gòu)建MWOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

利用前文制作的駕駛員損傷數(shù)據(jù)集，建立MWOA-BP預(yù)測(cè)模型。MWOA-BP模型對(duì)駕駛員損傷預(yù)測(cè)過(guò)程如下：

1）確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以車輛碰撞初速度、安全帶使用情況、安全氣囊展開(kāi)情況作為輸入，駕駛員頭部損傷AIS為輸出，并且確定初始的連接權(quán)值和閾值。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層神經(jīng)元的數(shù)目，公式如下：

式中，為隱含層神經(jīng)元數(shù)目；為輸入層神經(jīng)元數(shù)目；為輸出層神經(jīng)元數(shù)目；為[0,10]之間的一個(gè)整數(shù)。最終確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為8個(gè)。

2）數(shù)據(jù)集的劃分。按8:2的比例將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，80%的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集，20%的數(shù)據(jù)為測(cè)試集。

3）歸一化處理。因縱向最大速度變化量、頭部AIS值之間的量綱不同，易導(dǎo)致預(yù)測(cè)模型不收斂、精度降低等問(wèn)題，因此采用公式（11），對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

式中，為原始數(shù)據(jù)；max為數(shù)據(jù)集種的最大值；min為數(shù)據(jù)集種的最小值；為歸一化后的值。

4）訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置。隱含層采用的激活函數(shù)為Tan-Sigmoid函數(shù)；輸出層采用的傳輸函數(shù)為Purelin函數(shù)；訓(xùn)練函數(shù)采用Levenberg-Marquardt（trainlm）算法；學(xué)習(xí)速率設(shè)為0.01；訓(xùn)練最大次數(shù)設(shè)為1 000次；訓(xùn)練誤差設(shè)為0.001。

5）MWOA參數(shù)初始化。把步驟1）中的初始權(quán)值和閾值轉(zhuǎn)變?yōu)镸WOA中的搜索粒子及其坐標(biāo)位置。此外，將鯨魚(yú)初始種群規(guī)模設(shè)置為30，最大迭代次數(shù)為50，初始最小權(quán)重為0，初始最大權(quán)重為1，使用Cubic混沌映射生成種群。后續(xù)根據(jù)MWOA算法步驟，進(jìn)行模型訓(xùn)練。

6）模型訓(xùn)練測(cè)試。前期基本工作完成后，編寫(xiě)程序，開(kāi)始訓(xùn)練。

3.2 結(jié)果分析

當(dāng)模型訓(xùn)練達(dá)到最大迭代次數(shù)或者達(dá)到誤差精度要求時(shí)，訓(xùn)練完成。MWOA-BP預(yù)測(cè)模型的適應(yīng)度變化曲線如圖6所示，在迭代到11次時(shí)，模型開(kāi)始收斂。

圖6 MWOA-BP模型的適應(yīng)度變化曲線

圖7 模型測(cè)試結(jié)果對(duì)比

為檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的測(cè)試效果，將MWOA-BP預(yù)測(cè)模型的測(cè)試結(jié)果與真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比，如圖7所示，由對(duì)比結(jié)果可以看出，該預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的吻合度較高。

將MWOA-BP預(yù)測(cè)模型與傳統(tǒng)BP預(yù)測(cè)模型的測(cè)試效果進(jìn)行對(duì)比，將其測(cè)試誤差進(jìn)行可視化，如圖8所示，可以看出MWOA-BP的測(cè)試誤差比傳統(tǒng)BP模型的測(cè)試誤差小，且MWOA-BP模型較為穩(wěn)定，MWOA-BP模型在測(cè)試集中的預(yù)測(cè)精度達(dá)到90%。

圖8 預(yù)測(cè)誤差對(duì)比

將預(yù)測(cè)模型的誤差進(jìn)行量化，采用均方誤差（Mean Square Error, MSE）和平均絕對(duì)誤差（Mean Absolute Error, MAE）作為評(píng)價(jià)模型性能的標(biāo)準(zhǔn)。、的計(jì)算如式（12）、式（13）所示：

由表3可知，MWOA-BP預(yù)測(cè)模型的平均絕對(duì)誤差為0.1，均方誤差為0.1，均低于標(biāo)準(zhǔn)的BP預(yù)測(cè)模型，分析可知，MWOA-BP預(yù)測(cè)模型的值相比BP預(yù)測(cè)模型降低了20%，值降低了33.3%。因此，MWOA-BP預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)性能更佳，可以將其用于后續(xù)應(yīng)用研究中。

表3 誤差分析表

3.3 模型應(yīng)用

為更進(jìn)一步地探索MWOA-BP預(yù)測(cè)模型的適用性，將損傷預(yù)測(cè)模型應(yīng)用到真實(shí)交通事故案例中。案例收集標(biāo)準(zhǔn)為：參與方車型為微型面包車；碰撞類型為正面碰撞，且排除二次、多次碰撞以及翻滾等情況。

為應(yīng)對(duì)不可控因素（比如數(shù)據(jù)不平衡）而導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的AIS值產(chǎn)生差異，使得預(yù)測(cè)模型的有效性降低，因此，將預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比時(shí)，根據(jù)AIS≥3與AIS＜3可將損傷分為嚴(yán)重?fù)p傷與輕微損傷。通過(guò)將損傷預(yù)測(cè)值與真實(shí)傷情資料進(jìn)行對(duì)比，利用受試者工作特征曲線（Receive Operating Characteristic, ROC）來(lái)檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。表4為ROC分類模型。

表4 ROC分類模型

通常用精確度和召回率來(lái)評(píng)估模型的性能，精確度表示預(yù)測(cè)結(jié)果為嚴(yán)重?fù)p傷的概率，召回率表示在預(yù)測(cè)結(jié)果為嚴(yán)重?fù)p傷的樣本中分類正確的概率。精確度和召回率的表達(dá)式如下：

但和不能從所有角度來(lái)表征模型的性能，以至于不足以客觀地評(píng)估模型的性能，因此，本文采用1分?jǐn)?shù)來(lái)衡量模型的性能。1分?jǐn)?shù)同時(shí)考慮了精確度和召回率，1的分值范圍在0到1之間，1越大，意味著模型性能越好。

圖9 ROC曲線

本文將損傷預(yù)測(cè)模型在62例事故案例中進(jìn)行了應(yīng)用。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，有54例事故的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果相符合，有3例事故預(yù)測(cè)值大于實(shí)際值，有5例事故預(yù)測(cè)值小于實(shí)際值。圖9為ROC曲線，=0.001，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，經(jīng)過(guò)計(jì)算，1=0.69，=0.79，具有中等程度的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)論

本文運(yùn)用有限元和多剛體結(jié)合的方法，以微型面包車為研究車型，對(duì)其在正面碰撞下駕駛員側(cè)損傷預(yù)測(cè)進(jìn)行研究。主要結(jié)論如下：

1）制作了以車輛碰撞初速度、安全帶使用情況、安全氣囊展開(kāi)情況為輸入，駕駛員頭部損傷等級(jí)為輸出的數(shù)據(jù)集。利用混沌映射改進(jìn)鯨魚(yú)算法，建立MWOA-BP預(yù)測(cè)模型，結(jié)果顯示MWOA-BP模型的預(yù)測(cè)性能良好，在測(cè)試集中的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度達(dá)到90%。

2）將損傷預(yù)測(cè)模型應(yīng)用到真實(shí)交通事故案例中，預(yù)測(cè)結(jié)果表明該預(yù)測(cè)模型可以初步應(yīng)用到交通事故中，為緊急救援、快速分診提供參考。

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Prediction of Driver Head Injury in Frontal Collision

DAI Jiao

( Venicle Engineering Institute, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China )

In order to quickly predict the risk of head injury of occupants in road traffic accidents and solve the relationship between occupant injury and influencing factors, construct a driver-side injury prediction model based on modified whale optimization algorithm-back propagation (MWOA-BP) neural network. Select the minivan as the research model, the study condition is in frontal collision, and construct the injury prediction model which selects the initial velocity of the vehicle collision, seat belt use, and airbag deployment as inputs, and the driver's head abbreviated injury scale (AIS) as the prediction target. The MWOA-BP prediction model is trained, and the damage prediction effect is compared with the traditional back propagation (BP) neural network model. The results show that the MWOA-BP prediction model has good test effect, and the test accuracy is up to 90%. Combined with real accidents, the damage prediction model is applied to prove that the damage prediction model can be applied to actual accidents.

Minivan; Frontal collision; BP neural network; MWOA; Injury prediction

U461.91

A

1671-7988(2023)21-94-08

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.021.020

代嬌（1996－），女，碩士研究生，研究方向?yàn)槠嚤粍?dòng)安全，E-mail:1330884304@qq.com。