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机译:使用运动学时间序列数据开发交叉路口驾驶员行为的实时预测模型
Univ Michigan, Dept Biostat, Ann Arbor, MI 48109 USA|1415 Washington Hts, Ann Arbor, MI 48109 USA;
Univ Michigan, Dept Biostat, Ann Arbor, MI 48109 USA;
Univ Michigan, Transportat Res Inst, Ann Arbor, MI 48109 USA;
Connected driverless vehicles; Connected autonomous vehicles; Bayesian additive regression trees; Naturalistic driving data; Principal components analysis; Longitudinal prediction;
机译:使用时间序列建模的基于NARX网络的驾驶员行为分析和预测
机译:基于运动学和依从性测试数据的实时电子控制单元评估系统的车辆动力学模型的开发
机译:时间序列数据的人工神经网络降雨预报模型开发与分析
机译:交叉点琥珀色信号时间驾驶决策行为的建模
机译:将机器和统计学习技术应用于智能交通系统:瓶颈识别和预测,动态行驶时间预测,驾驶员停车行为模型以及交叉口的自主车辆控制
机译:基于时间序列现实大数据分析的一组六种适应性预后预测(SAP)模型的开发和验证用于接受化疗的癌症患者:多中心病例交叉研究
机译:交叉口琥珀色信号时间驾驶员决策行为的建模