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电动自行车出行特性及骑行决策行为建模
被引量:
9
1
作者
董春娇
董黛悦
+1 位作者
诸葛承祥
甄理
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期2618-2625,共8页
通过开展问卷调查和断面交通流参数调查,分析了电动自行车出行特性和交通流量、速度特征。针对电动自行车正常骑行、占用机动车道骑行、在机动车之间穿插骑行和逆向骑行4种电动自行车骑行决策行为,建立了基于Elman神经网络和多元logisti...
通过开展问卷调查和断面交通流参数调查,分析了电动自行车出行特性和交通流量、速度特征。针对电动自行车正常骑行、占用机动车道骑行、在机动车之间穿插骑行和逆向骑行4种电动自行车骑行决策行为,建立了基于Elman神经网络和多元logistic回归的电动自行车骑行决策行为模型。以深圳市福田区为例,进行了实证研究,结果表明:基于Elman神经网络的电动自行骑行决策行为模型的预测效果明显优于基于多元logistic回归的电动自行车骑行决策行为模型,平均预测精度为91.62%,相比多元logistic回归模型提高了9.93%;构建的多元logistic回归模型能揭示影响因素和骑行决策行为之间的关联关系,可为制定减少电动自行车不安全骑行决策行为的策略和政策提供理论支撑。
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关键词
交通工程
城市交通
电动自行车
骑行
决策
行为
ELMAN神经网络
多元LOGISTIC回归
原文传递
题名
电动自行车出行特性及骑行决策行为建模
被引量:
9
1
作者
董春娇
董黛悦
诸葛承祥
甄理
机构
北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
浙江省交通运输科学研究院交通发展研究中心
香港理工大学土地测量及地理资讯学系
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期2618-2625,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFF0301400)。
文摘
通过开展问卷调查和断面交通流参数调查,分析了电动自行车出行特性和交通流量、速度特征。针对电动自行车正常骑行、占用机动车道骑行、在机动车之间穿插骑行和逆向骑行4种电动自行车骑行决策行为,建立了基于Elman神经网络和多元logistic回归的电动自行车骑行决策行为模型。以深圳市福田区为例,进行了实证研究,结果表明:基于Elman神经网络的电动自行骑行决策行为模型的预测效果明显优于基于多元logistic回归的电动自行车骑行决策行为模型,平均预测精度为91.62%,相比多元logistic回归模型提高了9.93%;构建的多元logistic回归模型能揭示影响因素和骑行决策行为之间的关联关系,可为制定减少电动自行车不安全骑行决策行为的策略和政策提供理论支撑。
关键词
交通工程
城市交通
电动自行车
骑行
决策
行为
ELMAN神经网络
多元LOGISTIC回归
Keywords
traffic engineering
urban traffic
electric bike
riding decision behavior
Elman neural network
multivariate logistic regression
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电动自行车出行特性及骑行决策行为建模
董春娇
董黛悦
诸葛承祥
甄理
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
9
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已选择
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