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机译:探索分类树与有序离散选择模型分析崩溃严重性的可行性
California State University Sacramento, 6000 J St., Sacramento, CA 95819-6029, United States;
Traffic Operations and Safety (TOPS) Laboratory, University of Wisconsin-Madison, B 243 Engineering Hall, 1415 Engineering Madison, WI 53706, United States;
Traffic Operations and Safety (TOPS) Laboratory, University of Wisconsin-Madison, 1204 Engineering Hall, 1415 Engineering Madison, WI 53706, United States;
Classification and Regression Tree; GUIDE; Cross-median crashes; Crash severity models; Multicollinearity;
机译:基于序数决策算法和基于基于序数和非序算法的脑电图信号的气管狭窄严重程度分类
机译:采用离散选择模型和随机森林分析西班牙两轮跨欧洲运输网络走廊的碰撞损伤严重程度
机译:偏比例赔率模型-分析行人碰撞伤害严重程度的另一种选择
机译:评估交替离散选择框架KS以模拟伤害严重性
机译:使用机器学习方法来建模和分析行人碰撞数据和传统离散选择方法的比较
机译:在病例对照研究中比较序数和名义分类树以预测基于序数专家的职业接触估计
机译:使用多级序数逻辑模型检查划分的农村多金银通道段的崩溃严重程度