《先进的交通工具

研究文章

预测关键信号交叉路口的Bicycle-Vehicle冲突

即将撞车的预测研究。


研究	冲突类型	相互作用类型	方法	识别near-crashes	位置	独立变量	评价指标

福尔摩沙等。50]	后端,车道改变	Vehicles-vehicles	深度学习(DP)	时间进展、侧向加速度、横向距离,距离,速度,等等。	公路段	26个变量包括地对地导弹	分类:准确性、AUC精度,回忆,和假警报率
奥斯曼et al。51]	后端	Vehicles-vehicles	然而,随机森林、支持向量机、决策树,高斯NB,演算法	SHRP2 NDS中定义的数据库	公路段	性病的运动数据	分类:准确性、召回、精度和F1
艾萨和赛义德52]	后端	Vehicles-vehicles	安全性能函数(SPFs)开发充分利用贝叶斯方法	TTC、MTTC DRCA	路口十字路口	交通量、激波区域最大队列长度,backward-moving冲击波速度,排比率	回归:拟合优度,比例异常(SD)和皮尔逊卡方(χ²)
马等。53]	后端,车道改变	Vehicles-vehicles	多元线性回归	TTC	高速公路不同地区和斜坡	交通量、速度等。	回归:拟合优度