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K近邻短期交通流预测 被引量:13
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作者 方琴 李永前 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2012年第4期828-831,共4页
从分析短时交通流特性入手,利用非参数回归中K近邻的方法,对道路交通流量进行短期预测;采用贵阳市道路交通流量的实际数据进行验证。结果表明:K近邻非参数回归预测模型能较为准确的进行道路短期交通流预测,该方法可用于短期交通流预测。
关键词 短期交通流预测 非参数回归 K近邻
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基于均值异质性随机参数Logit模型的城市道路事故驾驶员受伤严重程度研究 被引量:27
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作者 宋栋栋 杨小宝 +1 位作者 祖兴水 四兵锋 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期214-220,共7页
驾驶员事故严重程度诱因分析对减少伤亡事故具有重要意义,以往研究假定影响变量为固定参数容易导致参数估计及研究推论出现偏差,据此本文基于均值异质性的随机参数Logit模型深入研究城市道路事故驾驶员受伤严重程度。使用2015—2019年... 驾驶员事故严重程度诱因分析对减少伤亡事故具有重要意义,以往研究假定影响变量为固定参数容易导致参数估计及研究推论出现偏差,据此本文基于均值异质性的随机参数Logit模型深入研究城市道路事故驾驶员受伤严重程度。使用2015—2019年发生在贵阳市的道路交通事故数据,综合考虑驾驶员、车辆、道路、环境特征等潜在影响因素,同时利用平均边际效应量化各显著变量对事故严重程度的影响。结果表明,均值异质性随机参数Logit模型具有更好的拟合优度;女性、老年人、酒后驾驶、车辆无安全气囊、能见度低于50 m、夜间无路灯照明等因素显著增加了驾驶员受伤害严重程度;随机参数Logit模型的效用函数中,夜间有路灯照明和事故发生在夜间为随机变量,且夜间有路灯照明与柔性护栏和车辆无安全气囊相关;事故发生在夜间与路侧行道树相关。 展开更多
关键词 城市交通 事故严重程度 事故影响因素 均值异质性的随机参数Logit模型 平均边际效应
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