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摘要。本文介绍了非正式小巴出租车中驾驶行为的机器学习分析，重点是受控和不受控制的环境。非正式的小巴出租车在城市运输中起着至关重要的作用，尤其是在发展中国家，但它们的驾驶方式和安全含义仍然不足。我们利用探索性因素分析来分析来自小巴出租车乘客携带的智能手机GP收集的数据，从而确定关键的驾驶行为和模式。我们的研究强调了在受控环境和不受控制的环境之间的驾驶方式中，对安全性和e ffi效率的见解。这些发现为政策制定者，运输计划者和技术开发人员提供了宝贵的信息，旨在提高非正式运输部门的城市流动性和安全性。
非正式小巴出租车驾驶的机器学习分析
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