The “Visual‐Behavior” Chain and Risk Prediction Model for Sedan Drivers Under the Influence of Container Trucks: A Case Study of Yangshan Port Freight Corridor
Notice bibliographique
Résumé
With the development of the Shanghai International Shipping Center, the diversity of vehicle types on the highways and arterial roads near Yangshan port is continually increasing. Within such a container port corridor, large container trucks are primarily utilized for mainline transportation. Their larger size and significant inertia would increase psychological pressure on sedan drivers, and elevate their behavior risk. To investigate the effects of container trucks on drivers’ visual characteristics and driving behavior as well as to predict driving risk, firstly, this research conducted field tests in four scenarios surrounding the port. Visual characteristics and behavior data of sedan drivers were collected. Secondly, a “Visual‐behavior” chain model was established. The relationship between drivers’ visual characteristics, driving behavior, and driving risk was illustrated from the perspective of time‐series behavior patterns. Thirdly, three driving risk prediction models were built with Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short‐Term Memory (LSTM), and ARIMA‐LSTM. The results indicate that the ARIMA‐LSTM model shows the most effective prediction performance. This research provides a field‐data comparative analysis of the driving risks influenced by a high proportion of container trucks. The findings contribute to understanding the unique mixed traffic visual environment around large‐scale container ports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».