一种驾驶人心理特征与行为特征及环境的因果分析方法

本发明涉及智能驾驶技术领域，具体提供一种驾驶人心理特征与行为特征及环境的因果分析方法，通过生成式模型的变分自编码器进行初步因果推断，并在过程中生成潜变量，通过对潜变量进行处理得出隐藏变量，将隐藏变量和原始多变量时间序列数据输入判别式模型基于注意力机制的深度卷积神经网络，并将变分自编码器的稀疏因果矩阵作为先验知识，进行因果发现，以达到实现分析驾驶人心理状态与驾驶行为及环境因素间因果关系的目的。本发明兼具了生成式模型和判别式模型的优势，同时解决了隐藏混杂因素和因果效应强度及时延的发现，提高了驾驶人心理特征与行为特征及环境因果分析的精度、解释性和鲁棒性。