| 基于可解释机器学习框架的快速路立交出口风险预测及致因解析 |
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| 引用本文： | 赵晓华,亓航,姚莹,郭淼,国景枫,张云龙.基于可解释机器学习框架的快速路立交出口风险预测及致因解析[J].东南大学学报(自然科学版),2022,52(1):152-161. |
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| 作者姓名： | 赵晓华 亓航 姚莹 郭淼 国景枫 张云龙 |
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| 作者单位： | 北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京100124;北京工业大学城市建设学部,北京100124;Zachry Department of Civil Engineering,Texas A&M University,College Station,TX 77843,USA |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目（2019YFB1600504）； |
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| 摘 要： | 为实现城市快速路立交出口安全风险防控,提升城市道路整体安全性,对快速路立交出口风险水平进行预测,并探究运行状态、控制设施、道路属性、天气等因素对立交出口安全风险的影响.基于导航数据和实地调查数据,以交通秩序指数作为事故替代指标,采用极限梯度提升(XGBoost)算法构建交通秩序预测模型,并利用可解释机器学习框架SHAP...
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| 关 键 词： | 快速路立交出口 交通安全风险 风险预测 致因解析 可解释机器学习 |
Risk prediction and causation analysis of expressway interchange exits based on interpretable machine learning framework |
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| Zhao Xiaohua,Qi Hang,Yao Ying,Guo Miao,Guo Jingfeng,Zhang Yunlong.Risk prediction and causation analysis of expressway interchange exits based on interpretable machine learning framework[J].Journal of Southeast University(Natural Science Edition),2022,52(1):152-161. |
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| Authors: | Zhao Xiaohua Qi Hang Yao Ying Guo Miao Guo Jingfeng Zhang Yunlong |
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