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机非交通事故中驾驶员过错和事故严重程度影响因素的Logistic回归分析
被引量：
14
1
作者
林庆丰
邓院昌
胡继华
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2019年第5期187-193,共7页
为探究人、车、路和环境等因素对机非交通事故中机非双方驾驶员过错和事故严重程度的影响,选取2017年广东省发生的1357起机非交通事故的数据作为基础,分别构建二元Logistic回归模型和三元有序Logistic回归模型,分析机动车驾驶员属性、...
为探究人、车、路和环境等因素对机非交通事故中机非双方驾驶员过错和事故严重程度的影响,选取2017年广东省发生的1357起机非交通事故的数据作为基础,分别构建二元Logistic回归模型和三元有序Logistic回归模型,分析机动车驾驶员属性、非机动车驾驶员属性、机动车辆、非机动车辆、道路和环境等因素与机非双方驾驶员过错和事故严重程度之间的关系。结果表明:模型拟合度良好;机动车驾驶员是否出现过错与机动车驾驶员的性别、机动车使用性质、道路类型和天气等9个变量显著相关;非机动车驾驶员是否出现过错与非机动车驾驶员的性别、非机动车类型和道路物理隔离等6个变量显著相关;机非交通事故的严重程度与机动车驾驶员的驾龄、机动车安全状况、道路线形和机动车驾驶员过错等7个变量显著相关。该研究结果可为降低机非交通事故严重程度提供参考依据。
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关键词
交通
安全
机非交通事故
驾驶员过错
事故
严重程度
LOGISTIC回归模型
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职称材料
广东省机-非交通事故时空特征与严重程度分析
被引量：
6
2
作者
林庆丰
邓院昌
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期327-332,共6页
为探究广东省机-非交通事故的时空特征和事故严重程度影响因素,对2011~2017年广东省发生的机-非交通事故进行统计分析;并选取2017年发生的3 337起事故,以事故严重程度为因变量,道路线形、照明条件和路面状况等12个道路环境因素为候选自...
为探究广东省机-非交通事故的时空特征和事故严重程度影响因素,对2011~2017年广东省发生的机-非交通事故进行统计分析;并选取2017年发生的3 337起事故,以事故严重程度为因变量,道路线形、照明条件和路面状况等12个道路环境因素为候选自变量构建Logistic模型。结果表明:广东省机-非交通事故数量和死伤人数整体呈上升态势。冬季事故伤亡情况最严重,且高峰期容易出现事故,但夜间事故致死率高。珠三角地区的事故数量和死伤人数比例最高,而东翼地区的事故致死率最高;非城市道路事故情况比城市道路严重。事故严重程度与道路线形、路口路段类型、横断面位置、地形、时段、能见度和照明条件等7个因素显著相关。研究结论可为降低机-非交通事故的危害性提供参考依据。
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关键词
交通
安全
机
-
非
交通
事故
时空特征
事故
严重程度
广东省
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职称材料
题名
机非交通事故中驾驶员过错和事故严重程度影响因素的Logistic回归分析
被引量：
14
1
作者
林庆丰
邓院昌
胡继华
机构
中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室
出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2019年第5期187-193,共7页
基金
广东省科技计划项目(2017B010111007)
文摘
为探究人、车、路和环境等因素对机非交通事故中机非双方驾驶员过错和事故严重程度的影响,选取2017年广东省发生的1357起机非交通事故的数据作为基础,分别构建二元Logistic回归模型和三元有序Logistic回归模型,分析机动车驾驶员属性、非机动车驾驶员属性、机动车辆、非机动车辆、道路和环境等因素与机非双方驾驶员过错和事故严重程度之间的关系。结果表明:模型拟合度良好;机动车驾驶员是否出现过错与机动车驾驶员的性别、机动车使用性质、道路类型和天气等9个变量显著相关;非机动车驾驶员是否出现过错与非机动车驾驶员的性别、非机动车类型和道路物理隔离等6个变量显著相关;机非交通事故的严重程度与机动车驾驶员的驾龄、机动车安全状况、道路线形和机动车驾驶员过错等7个变量显著相关。该研究结果可为降低机非交通事故严重程度提供参考依据。
关键词
交通
安全
机非交通事故
驾驶员过错
事故
严重程度
LOGISTIC回归模型
Keywords
traffic safety
motor-bicycle accident
driver’s fault
accident severity
Logistic regression model
分类号
X951 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
广东省机-非交通事故时空特征与严重程度分析
被引量：
6
2
作者
林庆丰
邓院昌
机构
中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期327-332,共6页
基金
广东省科技计划(2017B010111007)资助.
文摘
为探究广东省机-非交通事故的时空特征和事故严重程度影响因素,对2011~2017年广东省发生的机-非交通事故进行统计分析;并选取2017年发生的3 337起事故,以事故严重程度为因变量,道路线形、照明条件和路面状况等12个道路环境因素为候选自变量构建Logistic模型。结果表明:广东省机-非交通事故数量和死伤人数整体呈上升态势。冬季事故伤亡情况最严重,且高峰期容易出现事故,但夜间事故致死率高。珠三角地区的事故数量和死伤人数比例最高,而东翼地区的事故致死率最高;非城市道路事故情况比城市道路严重。事故严重程度与道路线形、路口路段类型、横断面位置、地形、时段、能见度和照明条件等7个因素显著相关。研究结论可为降低机-非交通事故的危害性提供参考依据。
关键词
交通
安全
机
-
非
交通
事故
时空特征
事故
严重程度
广东省
Keywords
traffic safety
motor vehicle-bicycle accident
spatial-temporal characteristics
accident severity
Guangdong province
分类号
U491.3 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
X951 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
机非交通事故中驾驶员过错和事故严重程度影响因素的Logistic回归分析
林庆丰
邓院昌
胡继华
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2019
14
在线阅读
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职称材料
2
广东省机-非交通事故时空特征与严重程度分析
林庆丰
邓院昌
《科学技术与工程》
北大核心
2019
6
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职称材料
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