Chenzhu Wang

实时二级事故发生概率预测（排除主事故后的特征）

阈值与协同作用：城市空间特征如何共同塑造重型卡车CO2排放

城市物流效率的时空驱动因素：一种可解释的机器学习方法分析

交通视频安全分析中的视觉语言和生成模型：计算框架与研究议程

行为意愿还是意图？解释中国外卖配送骑手的闯红灯行为

优化V2X警告：设计与基础设施如何影响十字路口驾驶员的让行行为

DE-GAM：一种用于高速公路全车道封闭事故后交通速度预测的双编码器图注意力专家混合框架

信号控制交叉口事故类型与受伤严重程度的贝叶斯空间二元多项logit联合分析模型

个性化车内警告：优化工作负荷和风险感知的因果机器学习方法

隧道长度等级下的隧道事故伤害严重性：基于昼夜情境的贝叶斯分层分析

信号交叉口右转车辆与行人之间的交互模式与定量风险：来自冲突和事故数据集的见解

评估由高速公路事故引发的全车道封闭事件所产生的拥堵溢出效应：一种基于贝叶斯Copula的方法

基于时空双向LSTM-Transformer的联网车辆数据实时高速公路事故发生及类型预测

车辆-行人交互的全面综述：事故分析与冲突评估方法

行人与右转车辆之间的冲突风险评估：基于前后轮动力学的轨迹分析

从预测到解释：一种基于车联网数据的机器学习方法与因果中介分析框架，用于道路碰撞风险评估

分析考虑卡车类型和限制政策的时空货运活动

评估先进驾驶辅助系统的安全效能