EM-T2Traffic Injury Prevention2026-10-071-8开放获取

Machine learning and SHAP-based explainability for accident severity prediction: evidence from a strategic road network in a developing country

登录后看摘要和中文要点

英文摘要、AI 生成的中文摘要和三条要点、参考文献和引证文献列表、论文图谱，注册免费。

关键词

路网损毁与基础设施韧性金融风险与机器学习 explainable AI SHAP Vision Zero risk factors single-lane roads head-on collisions excessive speed class imbalance SMOTE random forest XGBoost artificial neural networks strategic road network Pernambuco

登录后可以看完整列表。去登录

0次被引阅读 1

还没有逐年数据

被引数据来自 OpenAlex，含本站以外的引用

Traffic Injury PreventionInforma UK (Taylor & Francis)

应急管理二类

本站发文: 132
总被引: 7
ISSN: 1538-9588

进入期刊页 →

引用这篇

DOS SANTOS R A, PINHEIRO Á F, FERREIRA A. Machine learning and SHAP-based explainability for accident severity prediction: evidence from a strategic road network in a developing country[J]. Traffic Injury Prevention, 2026: 1-8. DOI:10.1080/15389588.2026.2725885.

著录项

学科: 工学安全科学与工程安全、风险、可靠性与质量
类型: 研究论文
期刊: Traffic Injury Prevention
卷期页: 1-8
出版: 2026-10-07
语言: 英语
DOI: 10.1080/15389588.2026.2725885

获取来源4 处

Traffic Injury Prevention出版版
页面
PubMed出版版
页面
Figshare免费
页面
Figshare免费
页面

来源列表来自 OpenAlex；本站不存全文，链接打开的是对方网站

论文图谱

本篇和它的参考文献、引证文献、相似文献

登录后可以看这篇的论文图谱：谁被它引用、谁引用了它、还有哪些相似的研究。