Detalles de la búsqueda
1.
How do drunk-driving events escalate into drunk-driving crashes? An empirical analysis of Beijing from a spatiotemporal perspective.
Int J Inj Contr Saf Promot
; 31(2): 256-272, 2024 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38279202
2.
Understanding key contributing factors on the severity of traffic violations by elderly drivers: a hybrid approach of latent class analysis and XGBoost based SHAP.
Int J Inj Contr Saf Promot
; 31(2): 273-293, 2024 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38284989
3.
A hybrid clustering and random forest model to analyse vulnerable road user to motor vehicle (VRU-MV) crashes.
Int J Inj Contr Saf Promot
; 30(3): 338-351, 2023 Sep.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37643462
4.
A hybrid approach of random forest and random parameters logit model of injury severity modeling of vulnerable road users involved crashes.
Accid Anal Prev
; 192: 107235, 2023 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37557001
5.
Predicting and Interpreting Spatial Accidents through MDLSTM.
Int J Environ Res Public Health
; 18(4)2021 02 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33546503
6.
Exploring Factors Influencing Injury Severity of Vehicle At-fault Accidents: A Comparative Analysis of Passenger and Freight Vehicles.
Int J Environ Res Public Health
; 17(4)2020 02 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32059345
7.
Geographical Detection of Traffic Accidents Spatial Stratified Heterogeneity and Influence Factors.
Int J Environ Res Public Health
; 17(2)2020 01 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31963135
8.
Influence Factors on Injury Severity of Traffic Accidents and Differences in Urban Functional Zones: The Empirical Analysis of Beijing.
Int J Environ Res Public Health
; 15(12)2018 12 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30513896
9.
A rough set-based measurement model study on high-speed railway safety operation.
PLoS One
; 13(6): e0197918, 2018.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-29879131
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