基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价方法

为解决网联环境下重型车驾驶人驾驶安全绩效评价在指标多样性、模型可靠性、评价完整性和结果可溯性等方面的问题，提出一种基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价框架，包括驾驶行为指标提取方法、包含零值的超效率数据包络分析方法和基于效率前沿分析的驾驶安全绩效提升方案。基于网联环境下重型车自然驾驶数据特征，提取6个行程级的危险驾驶行为指标作为模型输入项，包括：表征激进驾驶的超速行为、急加速行为和急减速行为；表征分心驾驶和疲劳驾驶的打哈欠行为、使用手机行为和吸烟行为。表征驾驶风险暴露因素的行驶时间和行驶里程作为模型输出项。将每个驾驶人视为独立的决策单元，构建3种驾驶绩效评价模型，分别从激进驾驶、分心和疲劳驾驶以及综合驾驶风险3个维度对驾驶绩效进行评价。进一步利用效率前沿分析准确识别低绩效驾驶人，并量化其达到最佳驾驶绩效所需提升的驾驶行为指标。将该框架应用于南京某重型车车队的34名驾驶人，使用连续3个月的网联数据开展驾驶绩效评价。结果表明：该框架能够准确计算驾驶绩效得分，不同驾驶绩效等级驾驶人之间的驾驶行为特征存在显著差异，超速行为和打哈欠行为是影响驾驶绩效评价结果的关键因素，针对低绩效...