摘 要：為了快速預(yù)測道路交通事故中乘員的頭部損傷風(fēng)險，求解副駕駛乘員頭部損傷與影響因素之間的關(guān)系，構(gòu)建一種基于Stacking集成學(xué)習(xí)的乘員損傷預(yù)測模型。選用Yaris為研究車型，研究工況為正面碰撞，以主車車輛碰撞初速度、從車碰撞初速度、碰撞角度、碰撞重疊率為輸入，以副駕駛乘員的頭部簡明傷害等級（AIS）為輸出。結(jié)果表明，Stacking算法預(yù)測模型有良好的測試效果，其測試準確率達到90%，并且預(yù)測效果優(yōu)于4種常見機器學(xué)習(xí)算法（KNN、SVM、DT和ANN）和2種代表性集成學(xué)習(xí)（Bagging、Boosting）算法。

關(guān)鍵詞：損傷預(yù)測 Stacking集成學(xué)習(xí) THUMS模型 副駕駛乘員頭部損傷

汽車正面碰撞是最常見的交通事故之一，正面碰撞的試驗方法包括全寬碰撞、偏置碰撞和角度碰撞[1]。當(dāng)交通事故發(fā)生時，能夠快速得到乘員損傷情況顯得尤為重要。目前車輛碰撞自動呼救系統(tǒng)（AACN）中的主要算法之一就是乘員損傷預(yù)測模型，因此如何提高模型的準確度成為了當(dāng)下學(xué)者們的研究熱點，其預(yù)測結(jié)果的準確度直接影響后續(xù)的救治流程。

美國通用汽車公司的Kononen等人最早提出了Logistic回歸模型來預(yù)測乘員損傷程度[2]。日本本田研發(fā)有限公司的Yoshida等人在Kononen等人基礎(chǔ)上，采集日本近十年的交通事故數(shù)據(jù)，然后對這些數(shù)據(jù)進行Logistic回歸方程，并用剩下的交通事故數(shù)據(jù)驗證了該模型的準確性[3]。Ejima，S等人使用邏輯回歸模型開發(fā)了AACN的損傷嚴重度預(yù)測（ISP）算法，以預(yù)測持續(xù)損傷嚴重度評分（ISS）15+損傷的概率。根據(jù)車身類型，對國家汽車抽樣系統(tǒng)耐撞性數(shù)據(jù)系統(tǒng)（NASS-CDS：1999-2015）和2000年款或更高車型進行了新的案例選擇標(biāo)準篩選，將碰撞方向、速度變化、多次碰撞、安全帶使用、車輛類型、乘員年齡以及女性乘員納入考慮范圍[4]。

之前的研究大多選用的是事故調(diào)查的方法獲取碰撞參數(shù)及約束系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)，從而對預(yù)測模型進行訓(xùn)練。相較于交通傷害預(yù)測的簡單數(shù)值模型，有限元模型可以在碰撞參數(shù)復(fù)雜的情況下提供響應(yīng)靈敏度。同時，之前的乘員傷情預(yù)測算法大多是基于Logistic回歸模型，算法模型較為單一，當(dāng)訓(xùn)練樣本量大時，性能不好，同時容易發(fā)生欠擬合現(xiàn)象，且只能處理二分類問題。最近幾年隨著深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)成為一大研究熱點，本文提出一種基于Stacking集成學(xué)習(xí)的副駕駛乘員損傷預(yù)測模型，一定程度上對醫(yī)療診斷有參考作用。

1 Staking集成學(xué)習(xí)

1.1 Stacking集成學(xué)習(xí)算法

在機器學(xué)習(xí)中，XGBoost和CatBoost是兩種強大的梯度提升算法，前者通過優(yōu)化計算速度和正則化提高模型性能，后者專注于類別特征的處理和自動化缺失值處理；LightGBM以高效的直方圖分裂算法和并行計算加速訓(xùn)練，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集；RandomForest通過構(gòu)建多個決策樹并投票提高預(yù)測準確性，具備較好的魯棒性；ExtraTrees則通過增加隨機性來增強模型的泛化能力和訓(xùn)練速度。每種算法在不同場景中都有其獨特的優(yōu)勢，能夠根據(jù)具體需求選擇合適的模型。集成學(xué)習(xí)中的stacking方法通過將多個基模型的預(yù)測結(jié)果結(jié)合起來，形成一個強大的綜合模型。因此，本文融合了XGBoost、CatBoost、LightGBM、RandomForest和ExtraTrees，這些模型各具優(yōu)勢，通過集成它們的預(yù)測可以有效提高準確性和魯棒性。XGBoost和LightGBM提供了高效的梯度提升，CatBoost專注于類別特征處理，RandomForest和ExtraTrees通過集成多個決策樹來提升模型穩(wěn)定性。通過Stacking方法，這些模型的優(yōu)點得以充分發(fā)揮，從而實現(xiàn)更優(yōu)的預(yù)測性能。

1.2 典型工作流程

基于Stacking集成學(xué)習(xí)的副駕駛乘員頭部損傷預(yù)測方法，具體流程包括以下幾個部分：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和檢驗預(yù)測。具體步驟如下。

（1）采集并創(chuàng)建副駕駛乘員頭部損傷預(yù)測數(shù)據(jù)集，以影響乘員頭部損傷的主要因素作為評價指標(biāo)，即輸入變量，以頭部損傷等級（AIS）作為目標(biāo)變量。

（2）采用SMOTE方法對數(shù)據(jù)進行了過采樣和平衡處理，合成新的少數(shù)類樣本來平衡類別分布，然后將數(shù)據(jù)集劃為訓(xùn)練集與測試集，訓(xùn)練集用于構(gòu)建模型，測試集用于評估模型性能。

（3）基于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，搭建副駕駛乘員頭部損傷預(yù)測模型，由于Stacking算法中子模型的超參數(shù)尋優(yōu)對集成模型性能的提高有限，子模型的結(jié)構(gòu)和超參數(shù)采用Sklearn框架內(nèi)置的默認數(shù)值。

（4）采用測試集數(shù)據(jù)檢驗Stacking模型的預(yù)測效果和泛化能力，確定模型適用性。

2 副駕駛乘員損傷數(shù)據(jù)集的制作

2.1 仿真模型建立與驗證

本文采用的乘用車有限元模型為美國國家碰撞分析中心（NCAC）發(fā)布的2010年版豐田Yaris模型，該車型已經(jīng)過多次實車試驗驗證。基于該整車有限元模型，構(gòu)建全因子試驗設(shè)計矩陣，25%，50%，75%，100%不同重疊率；0°，30°，60°不同角度；左側(cè)主車速度為30km/h，40km/h，50km/h，60km/h，70km/h；右側(cè)從車車輛速度為30km/h，40km/h，50km/h，60km/h，70km/h，共300組仿真數(shù)據(jù)。

2.2 臺車模型的建立與驗證

通過對標(biāo)驗證，HybridIII假人駕駛艙模型的頭部加速度仿真結(jié)果與試驗數(shù)據(jù)基本一致，證明模型具有較高的可靠性，如圖1所示。隨后，將HybridIII假人替換為THUMS人體模型，并根據(jù)HybridIII假人的定位參數(shù)對THUMS模型進行調(diào)整。參照Yaris碰撞前后的相關(guān)影像資料和試驗報告，對THUMS模型的初始位置、骨盆角度、手部及腿部姿態(tài)進行優(yōu)化調(diào)整，同時將肌肉激活水平設(shè)定為Normal。在多次模擬后，獲取目標(biāo)姿態(tài)的NODE節(jié)點信息，并替換原始THUMS文件中NODE關(guān)鍵字的節(jié)點數(shù)據(jù)，從而完成姿態(tài)調(diào)整。

基于上述構(gòu)建整車模型加載相應(yīng)的邊界條件，計算完成后提取副駕駛座椅下方某點的加速度與轉(zhuǎn)矩曲線，作為臺車模型的輸入條件。并利用LS-DYNA求解器進行計算，獲取假人頭部的質(zhì)心加速度。

利用AIS描述正面碰撞乘員損傷嚴重程度，結(jié)合AIS與中國新車評價規(guī)程（China-New Car Assessment Program，C-NCAP）標(biāo)準，建立頭部損傷等級對應(yīng)關(guān)系[5]，如表1，將仿真得到的副駕駛乘員頭部損傷指標(biāo)（Head Injury Criterion，HIC）值轉(zhuǎn)化為AIS等級。

最終，完成副駕駛乘員損傷數(shù)據(jù)集的制作，共有300條損傷數(shù)據(jù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 預(yù)測結(jié)果

考慮模型性能和訓(xùn)練效率，采用2層Stacking結(jié)構(gòu)，5折交叉驗證，元學(xué)習(xí)器采用加權(quán)平均的方法[6]。由于本文所構(gòu)建的乘員損傷預(yù)測數(shù)據(jù)集標(biāo)簽中有7個類別，在準確率基礎(chǔ)上，增加F1分數(shù)和混淆矩陣作為衡量模型性能的度量指標(biāo)。混淆矩陣是分析多分類模型性能最直觀的工具，它展示了模型在每個類別上的分類情況，包括正確分類和錯誤分類的數(shù)量。它可以幫助發(fā)現(xiàn)模型容易混淆的類別。在混淆矩陣中，可以直接觀察每個類別的分類準確性，以及哪些類別之間容易產(chǎn)生誤分類。其中，準確率和F1分數(shù)的計算公式分別為

式（1）中，TP（True Positive）代表模型正確預(yù)測為正類的樣本數(shù)，TN（True Negative）代表模型正確預(yù)測為負類的樣本數(shù)，F(xiàn)P（False Positive）代表模型錯誤地預(yù)測為正類的樣本數(shù)，F(xiàn)N（False Negative）代表模型錯誤地預(yù)測為負類的樣本數(shù)。

式（2）中，精確率P衡量的是所有被預(yù)測為正類的樣本中，實際為正類的比例。召回率R衡量的是所有實際為正類的樣本中，被正確預(yù)測為正類的比例。

隨機抽取數(shù)據(jù)庫中80%樣本作為訓(xùn)練集，剩余20%作為測試集。Stacking集成模型預(yù)測結(jié)果的準確率和F1分數(shù)分別是90.29%、90.28%，混淆矩陣如圖2。行表示真實的類別標(biāo)簽，列表示模型預(yù)測的類別標(biāo)簽，對角線表示模型正確分類的樣本數(shù)量，非對角線表示模型分類錯誤的樣本數(shù)量。對角線數(shù)值遠大于非對角線數(shù)值，說明模型的分類性能總體較好。

3.2 模型對比分析

為直觀反映Stacking集成學(xué)習(xí)方法在乘員損傷預(yù)測中的優(yōu)勢，對比分析了4種常見機器學(xué)習(xí)（KNN、SVM、DT和ANN）[7]和2種代表性集成學(xué)習(xí)（Bagging、Boosting）[8]算法的預(yù)測效果。由于這些算法均包含若干重要的超參數(shù)，嚴重影響著所構(gòu)建模型的預(yù)測效果。因此，為尋找適合于本文數(shù)據(jù)集的算法超參數(shù)，避免模型產(chǎn)生過擬合和欠擬合現(xiàn)象，采用網(wǎng)格搜索和5-折交叉驗證法優(yōu)化模型超參數(shù)[9]，各算法的超參數(shù)搜索空間與最優(yōu)超參數(shù)如表2所示。為評估各模型的乘員損傷預(yù)測效果，分別計算了4種常見機器學(xué)習(xí)、2種代表性集成學(xué)習(xí)和Stacking模型在測試集上的性能度量指標(biāo)，如圖3所示。在常見的單一機器學(xué)習(xí)模型中，ANN模型的預(yù)測效果最好，準確率和F1分數(shù)分別為86.29%、86.78%，SVM模型的預(yù)測效果次之，DT模型的預(yù)測效果最差，準確率和F1分數(shù)分別為81.33%、81.23%。在2種代表性集成學(xué)習(xí)模型中，Bagging模型比Boosting模型的預(yù)測效果更好，準確率、F1分數(shù)分別為88.53%、88.25%。在所有模型中，Stacking模型準確率、F1分數(shù)高達90.29%、90.28%，預(yù)測效果最好，表明Stacking集成學(xué)習(xí)方法可應(yīng)用于乘員頭部損傷預(yù)測任務(wù)，能有效提升頭部損傷評價的準確率。相較于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)，集成學(xué)習(xí)相當(dāng)于多個“決策者”共同解決一個問題，可獲得更準確的預(yù)測結(jié)果。其次，超參數(shù)優(yōu)化是一個非常困難且繁瑣的過程，Stacking方法減少了其對超參數(shù)調(diào)優(yōu)的依賴性，極大程度上避免人為超參數(shù)優(yōu)化過程，使得Stacking模型更具通用性與普適性。正如本文所建Stacking乘員頭部損傷預(yù)測模型采用的超參數(shù)為默認參數(shù)，其預(yù)測效果顯著優(yōu)于超參數(shù)優(yōu)化后的常見機器學(xué)習(xí)模型。

4 結(jié)論

（1）基于LS_DYNA有限元方法創(chuàng)建了副駕駛乘員頭部損傷預(yù)測數(shù)據(jù)集，包含300個樣本，每個樣本由碰撞角度，碰撞重疊率，兩車速度這四個特征和一個標(biāo)簽頭部損傷等級組成。該數(shù)據(jù)集涵蓋很寬的數(shù)值范圍，可為開發(fā)副駕駛乘員損傷預(yù)測模型提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)依據(jù)。

（2）為提升乘員頭部損傷預(yù)測模型準確性和泛化效果，引入了先進的Stacking集成學(xué)習(xí)算法。依托于頭部損傷預(yù)測數(shù)據(jù)集，構(gòu)建了基于Stacking集成學(xué)習(xí)的頭部損傷預(yù)測模型，在測試集上準確率、F1分數(shù)高達90.29%、90.28%，取得了良好的預(yù)測效果。

（3）通過對比分析常見機器學(xué)習(xí)和代表性集成學(xué)習(xí)算法，Stacking模型在2種性能度量指標(biāo)上均具有明顯優(yōu)勢，說明Stacking集成學(xué)習(xí)在頭部損傷預(yù)測方面具有很好的可行性。相較傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法，Stacking算法極大程度上減少了模型對超參數(shù)調(diào)優(yōu)的依賴性，更具通用性和普適性，可為副駕駛乘員頭部損傷初步評價提供方法借鑒。

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