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基于数据驱动的交通事故伤害程度影响因素及其耦合关系研究 被引量:10
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作者 胡立伟 吕一帆 +4 位作者 赵雪亭 薛宇 张成杰 雷国庆 刘凡 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期117-124,134,共9页
为准确识别影响山区高速公路交通事故伤害程度(TAIDME)的相关因素,本文构建随机森林朴素贝叶斯-耦合度模型(RFNB-CDM)对其进行研究。首先,处理2016—2020年云南省1760起山区高速公路事故数据,综合考量后,将涉及事故信息、道路信息、肇... 为准确识别影响山区高速公路交通事故伤害程度(TAIDME)的相关因素,本文构建随机森林朴素贝叶斯-耦合度模型(RFNB-CDM)对其进行研究。首先,处理2016—2020年云南省1760起山区高速公路事故数据,综合考量后,将涉及事故信息、道路信息、肇事机动车辆信息及驾驶人信息等4类18个相关因素作为初始特征进行研究,使用RF模型进行特征提取,并得到各因素对于山区高速公路交通事故严重程度(TASME)的重要性排序;其次,将新特征输入NB模型,对TAIDME的影响因素进行单因素分析;为改进原有模型不能对影响因素之间的关系进行准确刻画的缺点,本文引入耦合度模型并进行实例验证分析。结果表明:RFNB模型相较于RF和NB模型,得到的预测结果更加精确,分类性能分别提升5.56%和14.79%。其中,追尾碰撞、18:00-次日6:00、事故车辆数2辆、下坡段、夜间无路灯照明、货运、大中型货车和直行匀速这8类因素存在时更易加重TAIDME,追尾碰撞和直行匀速这两类因素发生耦合作用时,最易导致重大伤害事故;道路表面干燥、路侧金属防护和中央绿化带隔离这3类因素存在时可降低TAIDME,路侧金属防护和中央绿化带隔离这两类因素发生耦合作用时TAIDME最低。研究结论可为山区高速公路交通事故预防及降低山区高速公路事故发生后的伤害程度提供理论依据与决策参考。 展开更多
关键词 交通工程 影响因素 RFNB-CDM 山区高速公路 事故伤害程度
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基于随机森林的电动自行车骑行者事故伤害程度影响因素分析 被引量:30
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作者 李英帅 张旭 +1 位作者 王卫杰 居潇凡 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期196-200,共5页
为研究电动自行车道路交通事故对骑行者伤害程度影响因素的重要性排序,分析电动自行车骑行者事故伤害程度的影响因素。收集某市2013-2015年电动自行车交通事故数据,对其进行描述性统计分析,从中选出与交通事故严重程度相关的22个影响因... 为研究电动自行车道路交通事故对骑行者伤害程度影响因素的重要性排序,分析电动自行车骑行者事故伤害程度的影响因素。收集某市2013-2015年电动自行车交通事故数据,对其进行描述性统计分析,从中选出与交通事故严重程度相关的22个影响因素。利用随机森林模型对电动自行车骑行者受伤严重程度进行预测,并对相关因素的重要程度进行排序。研究表明,影响电动自行车骑行者受伤严重程度的最主要因素依次为车辆间事故类型、受伤部位、道路物理隔离类型等。针对交通事故相关因素提出改进建议,研究结论可为电动自行车事故预防提供决策参考。 展开更多
关键词 交通工程 影响因素 随机森林 电动自行车 事故伤害程度
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交叉口处老年人碰撞事故伤害严重程度分析 被引量:4
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作者 潘义勇 吴静婷 施颖 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期39-44,共6页
为研究交叉口老年人碰撞事故伤害严重程度的影响因素,探寻碰撞事故中未观测到的异质性,基于潜类别Logit模型构建了交叉口老年人碰撞事故伤害严重程度模型。以事故伤害严重程度为因变量,从人、车、路、建成环境、道路环境这5个方面选取... 为研究交叉口老年人碰撞事故伤害严重程度的影响因素,探寻碰撞事故中未观测到的异质性,基于潜类别Logit模型构建了交叉口老年人碰撞事故伤害严重程度模型。以事故伤害严重程度为因变量,从人、车、路、建成环境、道路环境这5个方面选取了12个自变量,运用潜类别Logit模型构建了事故伤害严重程度模型,并进行参数估计和伪弹性分析。研究结果表明:摩托车、夜间黑暗无灯光、山顶/山底、速度50~60 km/h这4个自变量对事故伤害严重程度有异质性影响;建成环境中交叉口300 m缓冲区内不存在购物中心与轻伤事故呈现负相关。 展开更多
关键词 交通工程 交通安全 事故伤害严重程度 老年人 建成环境 潜类别Logit
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基于OP模型的高速公路交通事故人员伤害程度分析方法 被引量:1
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作者 刘博 杨静 +1 位作者 朱经纬 刘侃 《交通工程》 2018年第2期34-38,共5页
高速公路交通事故经常会给交通参与者带来巨大的人身伤害,而事故处理只关注责任划分,欠缺对客观因素的考虑.以高速公路交通事故伤者的伤害程度为研究对象,构建了事故伤害程度影响因素分析方法.以伤害程度为因变量,从能够表征人、车、路... 高速公路交通事故经常会给交通参与者带来巨大的人身伤害,而事故处理只关注责任划分,欠缺对客观因素的考虑.以高速公路交通事故伤者的伤害程度为研究对象,构建了事故伤害程度影响因素分析方法.以伤害程度为因变量,从能够表征人、车、路、环境的客观因素中选取候选自变量,利用主成分分析方法提取主要自变量,而后采用Ordered Probit模型分析主要自变量对高速公路交通事故伤害程度的影响,并对模型的显著性进行检验.研究结果表明:安全气囊、车型和速度限制对伤害程度的影响显著.该方法可为交通事故分析提供参考,有助于交通管理措施的制定. 展开更多
关键词 交通安全 事故伤害程度 OP模型 主成分分析 以人为本
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农村公路交叉口侧面碰撞事故伤害严重程度分析 被引量:1
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作者 吴静婷 潘义勇 施颖 《大连交通大学学报》 CAS 2022年第6期13-18,44,共7页
为研究农村公路交叉口侧面碰撞事故的影响因素,探寻事故数据中未观察到的异质性,基于混合Logit模型构建农村公路交叉口侧面碰撞事故伤害严重程度模型.以事故伤害严重程度为因变量,从驾驶员、车辆、道路和环境4个方面选取34个自变量并利... 为研究农村公路交叉口侧面碰撞事故的影响因素,探寻事故数据中未观察到的异质性,基于混合Logit模型构建农村公路交叉口侧面碰撞事故伤害严重程度模型.以事故伤害严重程度为因变量,从驾驶员、车辆、道路和环境4个方面选取34个自变量并利用逐步回归法挑选显著相关的自变量.采用混合Logit模型建立农村公路交叉口侧面碰撞事故伤害严重程度模型,并进行参数估计和模型检验.结果表明:男性驾驶员和十字交叉口对应参数服从正态分布,多云、弯曲、湿润、驾驶员年龄、驾驶员未分心与事故伤害严重程度呈负相关,轻型车、信号灯控制、安全气囊未打开、黄昏/黎明与事故伤害严重程度呈正相关.研究结果为降低农村公路交叉口碰撞事故伤害严重程度提供参考依据. 展开更多
关键词 交通安全 事故伤害严重程度 农村公路 混合Logit 逐步回归
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基于Nested Logit与Random Parameters Logit模型的摩托车事故伤害估计与对比 被引量:3
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作者 温惠英 汤左淦 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期83-91,共9页
为了给我国的摩托车事故伤害分析提供指导与依据,通过抽取美国印第安纳州2013—2015年的1947起摩托车单车事故,分别建立Nested Logit与Random Parameters Logit模型,分析摩托车事故伤害程度的影响因素,模型参数分别采用全信息最大似然... 为了给我国的摩托车事故伤害分析提供指导与依据,通过抽取美国印第安纳州2013—2015年的1947起摩托车单车事故,分别建立Nested Logit与Random Parameters Logit模型,分析摩托车事故伤害程度的影响因素,模型参数分别采用全信息最大似然估计法与蒙特卡洛模拟方法进行估计.两个模型的估计结果均表明:女性、年龄、使用头盔、酒驾、甩出车外、超速、冲出道路、载人、车龄>10年、路面潮湿、曲线坡度、交叉口、限速>80 km/h、4月份、7月份、夜间无灯光、郊区、事故碰撞物(防护栏、树、墙、路缘、电线杆、涵洞)等与摩托车事故伤害程度显著相关.通过对比Nested Logit与Random Parameters Logit模型的AIC与BIC准则值,发现Random Parameters Logit模型对事故数据的拟合优度更高,能够得到更好的参数估计结果. 展开更多
关键词 交通安全 摩托车事故 事故伤害程度 RANDOM PARAMETERS LOGIT模型 Nested LOGIT模型
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基于Logit模型的电动自行车驾驶人受伤严重程度影响因素研究 被引量:5
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作者 董傲然 王长帅 +2 位作者 景云超 叶飞 朱彤 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2021年第2期243-247,共5页
基于来源于交警的500起电动自行车与汽车碰撞的视频事故数据,从人、车辆、道路、环境4方面选取15个自变量进行分析,通过建立有序Logit与多项Logit事故伤害严重程度预测模型,分析15个因素对电动车驾驶人受伤严重程度的影响状况,并对比分... 基于来源于交警的500起电动自行车与汽车碰撞的视频事故数据,从人、车辆、道路、环境4方面选取15个自变量进行分析,通过建立有序Logit与多项Logit事故伤害严重程度预测模型,分析15个因素对电动车驾驶人受伤严重程度的影响状况,并对比分析2个模型的预测效果.研究表明:汽车驾驶人的避险动作和违章类型、电动车驾驶人避险动作和违章类型、汽车类型、事故发生的时段、天气状况以及电动车可见时间8个自变量与伤害严重程度显著相关. 展开更多
关键词 交通安全 事故伤害严重程度 电动自行车驾驶人 风险因素 视频分析 LOGIT模型
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