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  • 正版 酒后驾驶交通事故空间分析 陈艳艳,王少华 北京理工大学出版
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: 陈艳艳,王少华著 | 陈艳艳,王少华编 | 陈艳艳,王少华译 | 陈艳艳,王少华绘
    • 出版社: 北京理工大学出版社
    • 出版时间:2022-06-01
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    • 作者: 陈艳艳,王少华著| 陈艳艳,王少华编| 陈艳艳,王少华译| 陈艳艳,王少华绘
    • 出版社:北京理工大学出版社
    • 出版时间:2022-06-01
    • ISBN:9787576313512
    • 版权提供:北京理工大学出版社
    • 作者:陈艳艳,王少华
    • 著:陈艳艳,王少华
    • 装帧:暂无
    • 印次:暂无
    • 定价:69.00
    • ISBN:9787576313512
    • 出版社:北京理工大学出版社
    • 开本:暂无
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-06-01
    • 页数:暂无
    • 外部编号:11676734
    • 版次:暂无
    • 成品尺寸:暂无

    第1章 绪论

    1.1 研究背景及目的

    1.1.1 研究背景

    1.1.2 研究目的

    1.2 主要研究内容及技术路线

    1.3 章节构成

    1.4 本章小结

    第2章 国内外研究现状综述

    2.1 酒后驾驶基本定义

    2.1.1 酒后驾驶认定

    2.1.2 酒后驾驶法律责任

    2.1.3 饮酒对驾驶特性影响

    2.2 宏观交通安全研究

    2.2.1 国外研究现状

    2.2.2 国内研究现状

    2.2.3 小结

    2.3 酒驾交通事故研究

    2.3.1 国外研究现状

    2.3.2 国内研究现状

    2.3.3 小结

    2.4 交通事故数据挖掘研究

    2.4.1 国外研究现状

    2.4.2 国内研究现状

    2.4.3 小结

    2.5 本章小结

    第3章 酒驾交通事故数据采集及特征分析

    3.1 研究数据采集与处理

    3.1.1 研究区域介绍

    3.1.2 调查问卷数据

    3.1.3 酒驾事故数据

    3.1.4 影响因素数据

    3.2 酒驾交通行为调查分析

    3.2.1 个人基本信息

    3.2.2 饮酒消费行为特征

    3.2.3 酒后驾驶行为认知

    3.2.4 酒后驾驶预防认知

    3.3 酒驾交通事故基本特征

    3.3.1 驾驶员特征

    3.3.2 机动车类型特征

    3.3.3 事故发生时间特征

    3.3.4 血液采集时间间隔特征

    3.4 基于Logistic模型的事故严重程度研究

    3.4.1 驾驶员伤亡特征

    3.4.2 Logistic回归模型

    3.4.3 模型结果分析

    3.5 本章小结

    第4章 不考虑空间效应的酒驾交通事故研究

    4.1 酒驾事故影响因素分析

    4.1.1 相关性分析

    4.1.2 多重共线性分析

    4.1.3 双对数预处理

    4.2 基于线性回归模型的酒驾事故预测

    4.2.1 线性回归理论

    4.2.2 基于OLS模型的酒驾事故预测

    4.3 基于机器学习的酒驾事故预测

    4.3.1 人工神经网络

    4.3.2 支持向量回归

    4.3.3 机器学习模型构建

    4.3.4 模型结果分析

    4.4 本章小结

    第5章 酒驾交通事故空间自相关性研究

    5.1 空间自相关性检验

    5.2 空间研究尺度选择

    5.3 空间权重矩阵选择

    5.3.1 空间权重矩阵定义

    5.3.2 空间权重矩阵构建

    5.4 空间计量模型构建

    5.4.1 空间计量模型定义

    5.4.2 空间计量模型检验

    5.4.3 空间计量模型构建

    5.5 实证结果

    5.5.1 全市研究结果

    5.5.2 分区域研究结果

    5.6 本章小结

    第6章 酒驾交通事故空间异质性研究

    6.1 空间权重函数

    6.1.1 距离阈值函数

    6.1.2 高斯函数

    6.1.3 双重平方函数

    6.2 带宽选择与优化

    6.2.1 带宽定义

    6.2.2 带宽优化

    6.3 空间地理加权模型构建

    6.3.1 地理加权回归模型

    6.3.2 混合地理加权回归模型

    6.4 实证结果

    6.4.1 GWR模型构建

    6.4.2 MGWR模型构建

    6.4.3 影响因素分析

    6.5 本章小结

    附录:酒后驾驶交通行为调查问卷

    参考文献

    陈艳艳,博士,教授,博士生导师。入选百千万人才工程***人选,享受国务院特殊津贴。交通运输部专家委员会专家、公安部文明畅通行动计划专家委员会资深专家。现任北京工业大学城建学部副主任,城市交通学院院长,交通运输工程学科及交通工程专业负责人,交通运输部公交智能化行业重点实验室及北京城市交通运行保障工程技术中心主任,兼任中国公路学会交通工程与信息化分会常务理事,中国智能交通协会常务理事,全国智能运输系统标准化技术委员会委员,北京安全防范行业协会大数据与云计算专委会主任,中国人工智能学会智能驾驶专委会委员,美国ASCE网联自动驾驶影响委员会委员。研究方向聚焦于城市交通、车路协同、交通大数据、交通安全,先后承担国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目80余项,出版著作10余部,发表学术论文150余篇,授权国家发明专利40余项,获省部级奖10余项。

    本书从国内外酒驾交通事故研究现状着手,首先,通过采集酒驾交通事故数据,开展酒后驾驶交通行为调查问卷分析,进行酒驾交通事故基本特征阐述,并进行酒驾交通事故严重程度研究分析。其次,在不考虑空间效应条件下进行酒驾交通事故的影响因素分析,开展基于机器学习的酒驾交通事故预测。最后,运用空间计量经济学方法,对酒驾交通事故影响因素的空间自相关性和空间异质性进行了研究,实现酒驾交通事故的区域风险预测,从而为宏观的交通安全规划、管理和预防,提供技术支撑和决策支持。

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