摘要
本申请公开了一种用于汽车行业的员工行为预测方法、装置、设备及介质,其中,该方法包括:采集目标员工的多种动作数据和多种生理指标数据;基于多种动作数据确定当前时间点的动作异常程度;基于多种生理指标数据确定各时间点的疲劳概率,并基于各时间点的疲劳概率构建疲劳概率预测模型;基于疲劳概率预测模型预测下一时间点的疲劳概率;基于当前时间点的动作异常程度和下一时间点疲劳概率确定下一时间点目标员工的行为。本申请解决了传统行为预测方法因忽略员工生理疲劳因素,当员工动作质量下降时预测精度较差的问题。
技术关键词
员工
时间段
生理
LSTM神经网络模型
指标
数据采集模块
预测装置
处理器通信
心率
可读存储介质
存储器
加速度
指令
计算机
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精度
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