S'identifier
FR
[EN] English
[FR] Français
S'identifier
FR
[EN] English
[FR] Français
Donnez votre avis
Chercher et explorer
Chercher
Explore ORBilu
Science ouverte
Open Science
Open Access
La gestion des données de recherche
Definitions
OS Working group
Webinars
Statistiques
Aide
Guide d'utilisation
FAQ
Formats de rapport
Typologies
Reporting
Formations
ORCID
À propos
A propos ORBilu
Mandat
Equipe
Impact et visibilité
À propos des statistiques
Indicateurs bibliométriques
OAI-PMH
Historique du projet
Informations juridiques
Protection des données
Mentions légales
Retour
Accueil
Référence détaillée
Demander un accès
Article (Périodiques scientifiques)
Assessing the Performance of Gradient-Boosting Models for Predicting the Travel Mode Choice Using Household Survey Data
PINEDA JARAMILLO, Juan Diego
;
Arbelaez-Arenas, Oscar
2022
•
In
Journal of Urban Planning and Development, 148
(2), p. 04022007
Peer reviewed
Permalien
https://hdl.handle.net/10993/53923
DOI
10.1061/(ASCE)UP.1943-5444.0000830
Documents (1)
Envoyer vers
Détails
Statistiques
Bibliographie
Publications similaires
Documents
Texte intégral
(ASCE)UP.1943-5444.0000830.pdf
Postprint Éditeur (1.06 MB)
Demander un accès
Tous les documents dans ORBilu sont protégés par une
licence d'utilisation
.
Envoyer vers
RIS
BibTex
APA
Chicago
Permalink
X
Linkedin
copier dans le presse-papier
copié
Détails
Disciplines :
Sciences informatiques
Auteur, co-auteur :
PINEDA JARAMILLO, Juan Diego
;
University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Engineering (DoE)
Arbelaez-Arenas, Oscar
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
Assessing the Performance of Gradient-Boosting Models for Predicting the Travel Mode Choice Using Household Survey Data
Date de publication/diffusion :
2022
Titre du périodique :
Journal of Urban Planning and Development
Maison d'édition :
American Society of Civil Engineers
Volume/Tome :
148
Fascicule/Saison :
2
Pagination :
04022007
Peer reviewed :
Peer reviewed
Disponible sur ORBilu :
depuis le 18 janvier 2023
Statistiques
Nombre de vues
63 (dont 0 Unilu)
Nombre de téléchargements
0 (dont 0 Unilu)
Voir plus de statistiques
citations OpenAlex
36
citations WoS
™
27
Bibliographie
Publications similaires
Contacter ORBilu