机译:反向传播神经网络和广义线性混合模型用于研究城市道路路段中车辆流量和天气数据与碰撞严重性的关系
机译:大型城市道路网络的网络筛选:使用GPS数据和替代措施对事故发生频率和严重程度进行建模
机译:为农村和城市高速公路路段建模碰撞流量密度和碰撞流量V / C比关系。
机译:应用崩溃数量和碰撞严重程度的联合模型,以识别具有高风险损失的公路段崩溃
机译:背部传播神经网络和广义线性混合模型,调查城市道路段碰撞严重程度的车辆流量和天气数据关系
机译:在三个常用的交通事故严重性模型上,研究样本大小,模型规格不正确以及崩溃数据漏报的影响。
机译:通过传感器融合和线性混合模型对移动道路天气传感器进行校准
机译:反向传播神经网络和广义线性混合模型,用于研究城市道路路段中车辆流量和天气数据与碰撞严重性的关系