机译:使用具有条件自回归先验的贝叶斯空间广义有序logit模型分析高速公路碰撞严重性
South China Univ Technol, Sch Civil Engn & Transportat, Guangzhou 510641, Guangdong, Peoples R China|Hong Kong Polytech Univ, Dept Elect Engn, Hong Kong, Peoples R China;
Hong Kong Polytech Univ, Dept Elect Engn, Hong Kong, Peoples R China;
South China Univ Technol, Sch Civil Engn & Transportat, Guangzhou 510641, Guangdong, Peoples R China;
South China Univ Technol, Sch Civil Engn & Transportat, Guangzhou 510641, Guangdong, Peoples R China;
Korea Adv Inst Sci & Technol, Cho Chun Shik Grad Sch Green Transportat, Daejeon, South Korea;
Changsha Univ Sci & Technol, Sch Traff & Transportat, Changsha 410114, Hunan, Peoples R China;
Freeway safety; Crash severity; Spatial correlation; Bayesian spatial; Generalized ordered logit model; Conditional autoregressive prior;
机译:调查影响高速公路碰撞伤害严重程度的危险因素采用实时天气数据:使用带有条件自回归前的贝叶斯多项式Logit模型
机译:伤害严重程度对交通组成对高速公路事故发生频率的影响:贝叶斯多元空间建模方法
机译:交通伤害严重程度对高速公路碰撞频率的影响:贝叶斯多元空间建模方法
机译:研究事故数据不足报告对三种常用交通事故严重性模型的影响:多项式Logit,有序概率模型和混合Logit模型
机译:使用碰撞级别和乘员级别的多项logit模型探索农村两车道高速公路上的单车碰撞严重性。
机译:在具有跌倒伤害的小区域研究中使用内在条件自回归先验探索贝叶斯空间模型中的空间邻接和权重的规范
机译:在小面积跌伤研究中利用内蕴条件自回归序列探索贝叶斯空间建模中空间邻接和权重的规范