基于GMDH与回归分析结合方法的飞行员脑力负荷预测研究

脑力负荷是人机系统中人的绩效的一个重要因素,对飞行员脑力负荷展开研究,为飞机驾驶舱设计及其仪表设备的符合性验证提供参考。通过实验得到生理测量、绩效测量、主观测量的各项指标。利用单因素方差分析法提取对飞行员脑力负荷的敏感指标,结果表明：注视频率、注视总时间、眨眼率、平均瞳孔直径变化率、NASA_TLX（NASA Task Load Index）、正确率的主效应显著（P<0.05）。本文采用GMDH（Group Method of Data Handling）与线性回归的结合方法,建立飞行员脑力负荷预测模型,并且得到模型拟合度为85.47%。因此,GMDH与线性回归的结合方法可以较好地预测飞行员脑力负荷。