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广东省机-非交通事故时空特征与严重程度分析被引量：6: 1; 作者林庆丰邓院昌《科学技术与工程》北大核心 2019年第29期327-332,共6页; 为探究广东省机-非交通事故的时空特征和事故严重程度影响因素,对2011~2017年广东省发生的机-非交通事故进行统计分析;并选取2017年发生的3 337起事故,以事故严重程度为因变量,道路线形、照明条件和路面状况等12个道路环境因素为候选自... 展开更多; 关键词交通安全机-非交通事故时空特征事故严重程度广东省; 在线阅读下载PDF 职称材料

不同性别驾驶员小轿车交通事故的影响因素分析被引量：24: 2; 作者张圆邓院昌 +1 位作者林庆丰史晨军《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2019年第3期166-170,共5页; 为定量分析不同性别驾驶员发生交通事故的主要影响因素,以广东省9 886条小型轿车交通事故数据为基础,对比分析不同性别驾驶员的交通事故特征;以交通事故严重程度为因变量,分为严重事故和非严重事故,从14个候选自变量中筛选出对不同性别... 展开更多; 关键词驾驶员性别小轿车交通事故严重程度影响因素二项Logit模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

机非交通事故中驾驶员过错和事故严重程度影响因素的Logistic回归分析被引量：14: 3; 作者林庆丰邓院昌胡继华《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2019年第5期187-193,共7页; 为探究人、车、路和环境等因素对机非交通事故中机非双方驾驶员过错和事故严重程度的影响,选取2017年广东省发生的1357起机非交通事故的数据作为基础,分别构建二元Logistic回归模型和三元有序Logistic回归模型,分析机动车驾驶员属性、... 展开更多; 关键词交通安全机非交通事故驾驶员过错事故严重程度 LOGISTIC回归模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IC卡数据的公交通勤熵变模型的构建与应用被引量：3: 4; 作者李军郑培庆《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期234-240,共7页; 建立利用公交IC卡数据计算公交过剩通勤熵变的框架,对优化城市居民通勤出行距离的难易程度进行定量分析.结合公交出行的特点,构建基于Wilson熵模型和双约束重力模型的公交通勤熵变模型;以广州市居民公共交通IC卡数据为例,对通勤筛选、... 展开更多; 关键词城市交通过剩通勤熵变模型 IC卡数据单元问题; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于出租车司机经验的约束深度强化学习算法路径挖掘被引量：6: 5; 作者黄敏毛锋钱宇翔《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1298-1302,共5页; 利用出租车司机经验,提出约束深度强化学习算法(CDRL)在线计算不同时间段内OD间最快路线。首先描述了路段经验数据库(ERSD)的提取;然后介绍了CDRL方法,包括可选择约束路段生成和深度Q-lear-ning算法两个阶段,在第一阶段,生成OD(起终点)... 展开更多; 关键词最快路径挖掘路段经验数据库经验学习深度强化学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

手机信令的时空密度轨迹点识别算法被引量：4: 6; 作者陈略熊宸蔡铭《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期83-93,共11页; 手机信令具有时空序列性以及数据量大、采样频率不均、定位精度低与基站振荡等特点,导致传统手机信令聚类方法数据密度分布不均、时空开销大且聚类效果差。提出一种用于手机信令的时空密度轨迹点识别算法。将手机信令数据网格化以统一... 展开更多; 关键词手机信令时空联结时空移动能力时空密度停留区域; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名广东省机-非交通事故时空特征与严重程度分析被引量：6: 1; 作者林庆丰邓院昌; 机构中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室; 出处《科学技术与工程》北大核心 2019年第29期327-332,共6页; 基金广东省科技计划(2017B010111007)资助.; 文摘为探究广东省机-非交通事故的时空特征和事故严重程度影响因素,对2011~2017年广东省发生的机-非交通事故进行统计分析;并选取2017年发生的3 337起事故,以事故严重程度为因变量,道路线形、照明条件和路面状况等12个道路环境因素为候选自变量构建Logistic模型。结果表明:广东省机-非交通事故数量和死伤人数整体呈上升态势。冬季事故伤亡情况最严重,且高峰期容易出现事故,但夜间事故致死率高。珠三角地区的事故数量和死伤人数比例最高,而东翼地区的事故致死率最高;非城市道路事故情况比城市道路严重。事故严重程度与道路线形、路口路段类型、横断面位置、地形、时段、能见度和照明条件等7个因素显著相关。研究结论可为降低机-非交通事故的危害性提供参考依据。; 关键词交通安全机-非交通事故时空特征事故严重程度广东省; Keywords traffic safety motor vehicle-bicycle accident spatial-temporal characteristics accident severity Guangdong province; 分类号 U491.3 [交通运输工程—交通运输规划与管理] X951 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不同性别驾驶员小轿车交通事故的影响因素分析被引量：24: 2; 作者张圆邓院昌林庆丰史晨军; 机构中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室; 出处《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2019年第3期166-170,共5页; 基金广东省科技计划项目(2017B010111007); 文摘为定量分析不同性别驾驶员发生交通事故的主要影响因素,以广东省9 886条小型轿车交通事故数据为基础,对比分析不同性别驾驶员的交通事故特征;以交通事故严重程度为因变量,分为严重事故和非严重事故,从14个候选自变量中筛选出对不同性别驾驶员交通安全具有显著影响的自变量因素;采用二项Logit模型分别建立男、女性驾驶员交通事故严重程度预测模型,并对模型进行参数估计与检验。结果表明:两个模型的拟合效果和平均预测能力均较好;对不同性别驾驶员交通事故严重程度均有显著作用的影响因素有驾驶员是否系安全带、车辆有无保险、道路安全属性、路口路段类型以及照明条件等。; 关键词驾驶员性别小轿车交通事故严重程度影响因素二项Logit模型; Keywords drivers’ gender car accident severity influencing factor binomial Logit model; 分类号 X928 [环境科学与工程—安全科学] U491.31 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机非交通事故中驾驶员过错和事故严重程度影响因素的Logistic回归分析被引量：14: 3; 作者林庆丰邓院昌胡继华; 机构中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室; 出处《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2019年第5期187-193,共7页; 基金广东省科技计划项目(2017B010111007); 文摘为探究人、车、路和环境等因素对机非交通事故中机非双方驾驶员过错和事故严重程度的影响,选取2017年广东省发生的1357起机非交通事故的数据作为基础,分别构建二元Logistic回归模型和三元有序Logistic回归模型,分析机动车驾驶员属性、非机动车驾驶员属性、机动车辆、非机动车辆、道路和环境等因素与机非双方驾驶员过错和事故严重程度之间的关系。结果表明:模型拟合度良好;机动车驾驶员是否出现过错与机动车驾驶员的性别、机动车使用性质、道路类型和天气等9个变量显著相关;非机动车驾驶员是否出现过错与非机动车驾驶员的性别、非机动车类型和道路物理隔离等6个变量显著相关;机非交通事故的严重程度与机动车驾驶员的驾龄、机动车安全状况、道路线形和机动车驾驶员过错等7个变量显著相关。该研究结果可为降低机非交通事故严重程度提供参考依据。; 关键词交通安全机非交通事故驾驶员过错事故严重程度 LOGISTIC回归模型; Keywords traffic safety motor-bicycle accident driver’s fault accident severity Logistic regression model; 分类号 X951 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IC卡数据的公交通勤熵变模型的构建与应用被引量：3: 4; 作者李军郑培庆; 机构中山大学智能工程学院广东智能交通系统重点实验室; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期234-240,共7页; 基金广东省重点领域研发计划(2019B090913001)~~; 文摘建立利用公交IC卡数据计算公交过剩通勤熵变的框架,对优化城市居民通勤出行距离的难易程度进行定量分析.结合公交出行的特点,构建基于Wilson熵模型和双约束重力模型的公交通勤熵变模型;以广州市居民公共交通IC卡数据为例,对通勤筛选、单元问题及过剩通勤熵变评价等进行探讨.结果发现,采用约1 km×1 km的单元格划分是城市公交通勤熵变模型中适合的单元划分方式,公交过剩通勤的熵变能够有效衡量平均通勤距离减少的难易程度和检验改变通勤行为相关政策的有效性.; 关键词城市交通过剩通勤熵变模型 IC卡数据单元问题; Keywords urban traffic excess commuting entropy change model smart card data unit problem; 分类号 U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于出租车司机经验的约束深度强化学习算法路径挖掘被引量：6: 5; 作者黄敏毛锋钱宇翔; 机构中山大学智能工程学院广东智能交通系统重点实验室; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1298-1302,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(U1611461,11574407) 广东省科技计划项目(2016A020223006) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(17lgjc42)。; 文摘利用出租车司机经验,提出约束深度强化学习算法(CDRL)在线计算不同时间段内OD间最快路线。首先描述了路段经验数据库(ERSD)的提取;然后介绍了CDRL方法,包括可选择约束路段生成和深度Q-lear-ning算法两个阶段,在第一阶段,生成OD(起终点)间可选择约束路段,在第二阶段,设计深度Q-learning算法学习出租车司机的经验,并根据他们的出发时间计算给定OD间的最快路线;最后在广州CBD进行了应用实验。结果表明,CDRL方法计算在旅行时间上优于最短路径(SR)方法,且与最快路径(FR)方法计算路径差别不大;此外,CDRL方法在计算效率方面明显优于FR和SR方法,因此更适合OD间最快路径的在线计算。; 关键词最快路径挖掘路段经验数据库经验学习深度强化学习; Keywords mining fastest route experiential road segment database experience learning deep reinforcement learning; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名手机信令的时空密度轨迹点识别算法被引量：4: 6; 作者陈略熊宸蔡铭; 机构中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期83-93,共11页; 基金国家重点研发计划(2018YFB1601001) 高校基本科研资助项目(19lgpy290)。; 文摘手机信令具有时空序列性以及数据量大、采样频率不均、定位精度低与基站振荡等特点,导致传统手机信令聚类方法数据密度分布不均、时空开销大且聚类效果差。提出一种用于手机信令的时空密度轨迹点识别算法。将手机信令数据网格化以统一评估尺度,根据振荡噪声特征对网格簇进行时空联结减少空间不确定性和计算量,结合网络轨迹的曲折性以及移动与停留时间重新定义网格簇内轨迹点时空移动能力,计算网格簇的时空密度以判断用户停留区域,并采集具有移动停留标签的轨迹数据以验证算法有效性和识别效率。实验结果表明,该算法识别精度较改进DBSCAN算法更高,适用于识别手机信令数据停留区域,对复杂轨迹停留区域的识别效果更好。; 关键词手机信令时空联结时空移动能力时空密度停留区域; Keywords celluar signaling space-time connection space-time mobility space-time density residence area; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	广东省机-非交通事故时空特征与严重程度分析	林庆丰邓院昌	《科学技术与工程》北大核心	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	不同性别驾驶员小轿车交通事故的影响因素分析	张圆邓院昌林庆丰史晨军	《安全与环境工程》 CAS 北大核心	2019	24	在线阅读下载PDF 职称材料
3	机非交通事故中驾驶员过错和事故严重程度影响因素的Logistic回归分析	林庆丰邓院昌胡继华	《安全与环境工程》 CAS 北大核心	2019	14	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于IC卡数据的公交通勤熵变模型的构建与应用	李军郑培庆	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于出租车司机经验的约束深度强化学习算法路径挖掘	黄敏毛锋钱宇翔	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	手机信令的时空密度轨迹点识别算法	陈略熊宸蔡铭	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料