Toward Safer Bicycle Infrastructure: Policy Insights from Temporal Stability and Heterogeneous Crash Severity in Bike Lane-Involved Crashes
本研究通过结合随机参数 Logit 模型、SHAP 可解释性方法和 BERTopic 叙事分析的混合框架,对 2021–2024 年德克萨斯州自行车道碰撞数据进行了分析,结果表明,虽然照明条件和道路环境持续影响伤亡严重程度,但诸如未佩戴头盔、转向运动和车道入口冲突等特定因素显著提高了重伤风险,从而强调了对特定情境下的基础设施和政策干预的需求。