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基于可解释性集成学习的RIOHTrack车辙预测模型及驱动因素研究

李敏 李卓轩 时欣利 曹进德

应用数学和力学2025，Vol.46Issue(1)：P.92-104,13.
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应用数学和力学2025，Vol.46Issue(1)：P.92-104,13.DOI:10.21656/1000-0887.450066

基于可解释性集成学习的RIOHTrack车辙预测模型及驱动因素研究

李敏 1李卓轩 2时欣利 3曹进德2

作者信息

  • 1. 东南大学网络空间安全学院,南京210096
  • 2. 综合交通运输理论交通运输行业重点实验室(南京现代综合交通实验室),南京211100 东南大学数学学院,南京211189
  • 3. 东南大学网络空间安全学院,南京210096 综合交通运输理论交通运输行业重点实验室(南京现代综合交通实验室),南京211100
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摘要

关键词

沥青路面/车辙/集成学习/可解释性

分类

数理科学

引用本文复制引用

李敏,李卓轩,时欣利,曹进德..基于可解释性集成学习的RIOHTrack车辙预测模型及驱动因素研究[J].应用数学和力学,2025,46(1):P.92-104,13.

基金项目

国家重点研发计划(2020YFA0714300)。 （2020YFA0714300）

应用数学和力学

OA北大核心

1000-0887

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