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机译:动态贝叶斯网络模型,用于使用交通速度状况数据进行实时碰撞预测
Tongji Univ, Dept Traff Engn, Shanghai 201804, Peoples R China;
Urban expressway; Real-time crash prediction; Dynamic Bayesian network; Traffic states; Speed conditions data;
机译:使用分层贝叶斯二进位概率模型通过实时交通数据分析高速设施上的碰撞伤害严重性
机译:使用贝叶斯元分析和贝叶斯推理方法在实时交通数据有限的情况下对高速公路上的撞车风险模型进行标定
机译:基于动态贝叶斯网络的城市高速公路实时碰撞预测模型
机译:将事故发生与实时天气状况和AVI交通数据关联:整体数据挖掘方法
机译:具有实时数据的流量流建模,用于在线网络流量估计和预测。
机译:使用实时环境和交通数据以及不平衡面板数据模型的碰撞频率建模
机译:基于动态贝叶斯网络的城市高速公路实时碰撞预测模型
机译:通过分析交通事故和引文数据制定碰撞事故预测模型。