电动自行车与机动车事故严重性影响因素分析

为减少电动自行车与机动车事故造成的损失，定量剖析不同因素对事故严重程度的差异性影响至关重要。基于上虞区2018年10304起电动自行车与机动车事故，分析该类事故的严重性分布情况和时间与空间分布特性。以事故严重性为因变量，将其有序分为未受伤、轻伤及重伤事故3类，从时间、空间、道路、环境、骑行者及车型6个方面，选取17个事故严重性潜在影响因素， 采用多项Logit模型、有序Logit模型、广义有序Logit模型及偏比例优势模型进行拟合度对比分析，并以最佳模型(偏比例优势模型)和边际效应，量化分析各因素对事故严重性影响的显著性与差异性。结果表明，除节日类型、车道限速、车流相交角及温度对事故严重性影响不显著外，其余 13个因素都有显著影响，事故时间、光线亮度、骑者性别、骑者年龄、车辆类型及电动自行车类型违反平行线假设；对该类事故严重性影响最大的前4个因素为电动自行车类型、机动车类型、骑行者年龄与性别，其边际效应绝对值的最大值均超过61%，事故区位、道路类型及光线亮度的影响较大(20%~30%)，事故时间和风力等级影响较小(10%~20%)，而季节、事故位置、慢行干扰度和天 气状况的影响最小(≤8%)。基于各因素的差异性影响，为交通管理部门提出了有效改善建议。     

基于二元Logit模型的直角事故受伤严重程度分析

直角事故是一种常见的交通事故类型,为探寻直角事故受伤严重程度的显著影响因素,本文运用二元Logit模型,从人、车、路和环境四个方面对美国密歇根州Wayne县的直角事故受伤严重程度进行全面分析,且采用向前似然比检验和向后似然比检验两种方法对比得到模型最优拟合优度。研究结果表明:驾驶员因素(未采取紧急措施、不遵守信号灯指示、饮酒)、道路限速、事故中包含摩托车和路面情况是直角事故的显著影响因素,并得到了计算直角事故发生人员伤亡概率的回归方程。本文得到的结论可为交通管理提供参考,以减少该类事故的受伤严重程度。     

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

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。     

考虑时间稳定性的公交事故严重性影响因素分析

为了探究公交事故严重性影响因素的时间稳定性和潜在未观察到的异质性,构建了随机阈值随机参数分层有序probit模型(RTRPHOPIT),并利用2016—2019年的公交事故数据,分析了驾驶员特征、道路环境特征和事故特征变量对死亡、重伤以及轻伤事故的潜在影响.基于似然比检验对影响因素时间稳定性的判断,构建了两个不同时间段...     

青藏高原双车道事故严重程度预测模型的建立

分析了青藏高原地区的交通事故数据,发现大部分交通事故都是死伤人数较高的事故,即死伤事故占比较大。将事故严重程度作为因变量,选取海拔、氧含量、天气、事故地点的线形、事故地点的环境、肇事车辆的类型、交通量、大车比例、大小车的速度差等9个因素作为自变量,建立了累积Logistic回归预测模型,研究了影响高原地区交通事故严重程度的因素。结果表明:海拔、大车比例、交通量、肇事车辆类型和大小车的速度差与交通事故严重程度有显著的相关性。预测模型的建立能够为相关公路管理部门制定安全措施提供理论依据。     

基于RST的事故黑点成因实例分析

本文结合实例,首先,对交通事故的主要形态进行分析,在此基础上,运用巴雷特曲线对事故主要形态进行事故因素分析,得到交通事故黑点的主要影响因素;然后,对交通事故黑点的主要影响因素简单加权,得到一个粗略的因素影响度排序;最后,运用粗糙集算法再次对影响因素的重要度进行分析,确定事故因素及其重要程度排序。     

考虑建成环境的电动自行车事故严重程度致因分析

为探究考虑建成环境影响下,电动自行车交通事故严重程度的影响因素,本文从事故属性、骑行者属性、对象车辆及驾驶员属性、道路属性及建成环境属性这5个方面,选取18个影响电动自行车交通事故严重性的潜在变量。在此基础上,构建考虑均值及方差异质性的随机参数Logit模型,利用边际效应量化显著变量对事故严重程度的影响差异。基于北京市近5年电动自行车事故抽样数据进行实证研究,结果表明：事故时段19:00-次日7:00、骑行者年龄大于40岁、重(大)型货车、到最近医院的距离增大及恶劣天气等因素会增加电动自行车事故严重程度。建成环境属性中,到最近医院的距离在死亡事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段及恶劣天气会增大其均值异质性,驾驶员年龄为(40, 60]岁会增大其方差异质性;其他属性中,一般城市道路在受伤事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段会增大其均值异质性。研究结果可以为降低电动自行车事故严重程度提供理论支撑。     

基于数据挖掘的道路交通事故成因分析

为减少道路交通事故的发生,基于某市2020年的交通事故数据分析道路交通事故规律及成因,以照明条件、能见度和天气等9个因素为自变量,以无伤害、轻伤、重伤及死亡等4种交通事故严重程度为因变量,采用多元Logistic回归模型和有序多分类Logistic回归模型,分析影响交通事故严重程度的重要因素。对某市2021年第1季度的交通事故数据进行验证,结果表明：多元Logistic回归模型和有序多分类Logistic回归模型对交通事故严重程度的正确预测率分别为75.1%、75.0%。基于数据挖掘的道路交通事故成因分析可为交通管理部门治理交通环境、降低交通事故提供依据。     

山区公路事故多发段道路条件分析与防治对策

针对山区公路交通事故的严重性,从山区公路道路条件的角度,对山区公路事故多发段道路环境中存在的主要隐患以及这些隐患如何导致了交通事故的发生进行了分析,并提出了对事故多发段进行改造的原则和防治对策。     

基于神经网络的交通事故严重程度影响因素研究

为分析交通事故严重程度的影响因素,运用感知器神经网络理论,从人、车、路(环境)因素及交通流因素等方面选取12个输入参数,以交通事故严重程度为输出参数,搭建基于MATLAB平台的3层前馈人工神经网络模型。对建立的网络模型的拟合优度进行检验,求解回归曲线以及总响应,并通过实例验证模型的有效性。分析表明,驾驶员性别、年龄、事故类型对交通事故严重程度的影响可以忽略不计,交通流特征对交通事故严重程度的影响最大,天气情况、路面情况对交通事故严重程度的影响程度基本相同。     

基于交通流量的城市交叉口事故预测研究——以广州市为例

通过对广州市天寿路交叉口高峰时段的流量调查及广州市的交通事故数据分析,发现北京市与广州市交通流量与事故数据存在相近性关系。应用线性回归分析法、事故率法建立北京市交通流量与交通事故数之间的一元线性关系模型,对广州市某交叉口的交通事故数进行预测分析。结果表明,在交通流量高峰时段,影响交通事故的最主要因素为交通流量,交通流量对于快速处理的事故影响作用大于一般事故;在交通流量相当小时段,交通事故存在着很大的偶然性,两者的关联度不高。     

基于事故数据分析的山区高速公路事故易发段对策研究

对某高速公路事故多发段的交通事故形态进行分析,结合道路结构、道路线形、运行环境等多种因素进行综合分析,对事故多发路段采取了有针对性的处治对策,降低了交通事故的发生概率,提高了道路容错能力。     

海事事故严重性影响因素及影响程度识别

以上海、浙江、江苏海事局发布的海事事故调查报告为基础,通过建立有序概率模型(包括有序Logit模型和有序Probit模型),对海事事故严重性影响因素及影响程度进行识别.结果表明:有序概率模型适于研究该问题,且有序Logit模型优于有序Probit模型;季节、时段、天气、通航水域、船型、船长、船舶所有权等对较大及以上事故具有正向影响,能见度对较大及以上事故具有负向影响.其中,船长200 m影响最大(边际效应为0.378 3),夏季影响次之(0.282 2);能见度不良影响最小(-0.108 0),个体所有船舶影响次之(0.109 5).研究结果可为海事安全部门开展安全监管工作提供决策参考.     

高速公路突发交通安全事故预防和应急处置

新时期,高速公路已经得到了快速发展,但是也带来很多交通拥挤和交通安全问题。近年来,高速公路突发事件越来越多,自然灾害、社会问题、危险化学物品泄漏等都会导致交通拥堵问题,甚至发生交通事故。对此,将分析高速公路突发事件的严重性以及影响高速公路交通安全的因素,最后详细探究高速公路突发交通安全事故预防和应急处置方案。     

二广高速K710～K713事故多发路段原因分析与对策研究

探讨二广高速K710~K713事故多发路段交通事故特点,对事故时天气情况及事故形态进行分析,对事故路段道路平纵面、路面情况等可能引起事故的道路因素进行研究,提出预防交通事故的具体对策。     

基于方差分析与多元线性回归模型的快速路事故成因分析及对策研究

快速路交通事故多发且事故后果相对严重,通过分类量化快速路交通事故的潜在影响因素,采用方差分析法对各因素进行定性分析,确定交通事故的显著影响因素,进一步利用多元线性回归模型定量分析各显著因素对交通事故的影响程度.结果表明:超速、互通式立交、主辅路切换出口、辅路接入道路和坡度五个因素对快速路交通事故的影响程度依次递减.结合快速路关键因素及其影响程度,针对速度管理、互通式立交和主辅路接入管理提出可行的交通安全改善对策,为快速路交通治理提供参考借鉴.     

基于事故预测的山区高速公路长下坡安全评价

在收集国内外相关资料的基础上,对影响山区高速公路长下坡安全性的线形因素进行了分析。通过对国内几条典型山区高速公路长下坡交通事故和线形数据的采集与分析,建立了长下坡路段交通事故预测模型,提出了基于事故预测的评价标准和评价流程,并将评价模型在某山区高速公路长下坡路段进行了应用。实例分析结果表明,该模型具有较好的适用性。     

驾驶技能与追尾事故关系的仿真研究

驾驶员驾驶水平与追尾事故发生有着密切的关系.本文以交通流仿真模型中的优化速度模型为基础,考虑驾驶员的反应时间与操作失误率两方面因素,建立了一种追尾事故的微观仿真模型.随后针对由两台车辆组成的场景,通过仿真实验研究了车速、车距及驾驶技能对追尾事故发生率的影响.仿真结果表明,依据车速保持合理距离是防止事故发生最有效的手段,而反应延迟与操作失误率对事故发生都有影响,并具有不同的影响程度与影响形式,同时给出了对驾驶员驾驶水平要求的一些建议.本文结果对于人因交通事故机理研究及人因交通事故的预防有一定参考价值.     

交通撞车事故影响因素分析

深入研究交通事故高发的影响因素,对预防和减少交通事故有重要的现实意义。采用安全系统工程方法,对交通撞车事故进行事故树分析。应用概率论知识,经过求解,得出3个最小径集,说明预防交通事故发生的可能途径。通过分析比较各基本事件的结构重要度、概率重要度和危险重要度,明确了基本事件与顶上事件的逻辑关系。最后,给出了合理、经济、安全的预防措施。     

基于事故树分析的货运驾驶员失误研究

以从事公路运输的货运驾驶员为研究对象,基于对4家货运企业的实际调研,在总结前人研究成果的基础上,建立货运驾驶员失误引发道路交通事故的事故树模型,并对事故树进行了分析,最后提出预防驾驶员失误的措施和建议。研究表明,货运驾驶员失误及其由此引发的交通事故极易发生,危险性很大,且控制事故的途径较少;紧张、饮酒、疲劳、药物与疾病对货运驾驶员失误影响最大。