基于深度学习的车辆碰撞乘员伤害预测方法研究
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【摘要】为更快捷、更精确地预测车辆碰撞事故中乘员的伤害情况，基于正面100%重叠刚性壁障实车碰撞试验数据建立了深度学习模型训练数据库，并对数据进行了预处理和特征提取，分别基于长短时记忆（LSTM）神经网络、卷积神经网络-长短时记忆（CNN-LSTM）神经网络、时域卷积网络（TCN）建立了深度学习模型对乘员伤害进行预测训练，验证结果表明，3种模型预测精度分别达到0.857 9、0.820 9和0.967 4，证明了所提出方法的可行性。（剩余5150字）
