基于混合Logit模型的高速公路交通事故严重程度分析

为从多方面掌握影响高速公路事故严重程度的因素,基于统计分析方法构建事故严重程度模型,分析其与道路、环境、驾驶员及车辆等因素间关系.鉴于多项Logit模型难以解析异质性及各因素对事故影响的交互作用,构建了混合Logit模型,并提出了刻画参数间相关性的方法.结果表明,考虑参数间相关性的混合Logit模型比多项Logit模型有更好的拟合优度,且能更合理地反映各因素对事故严重程度的作用效果;碰撞护栏或桥墩、女性驾驶员或驾驶员超过56岁时,更易产生受伤和死亡事故;能见度低于200 m、驾驶员驾龄小于3年或超过10年、责任车辆为重型货车或车辆变更车道时,发生财产损失事故的概率增加,而发生死亡和受伤事故的概率有所降低;湿滑路面将导致受伤事故的概率增加3.7%,而混凝土护栏和夜间无照明时将使死亡事故的概率分别增加8.7%和28.8%.      

基于二元Logistic模型的城市道路交通事故严重程度分析

为从多维度精准剖析影响城市道路交通事故严重程度的因素，选取了我国某城市2018—2020年交通事故数据库中的4 587条数据作为研究对象，基于二元Logistic模型，从人、车、路、环境这4个方面，分别针对财产损失事故、伤人事故、死亡事故建立了模型。深入分析了道路物理隔离位置、路侧防护设施类型等因素对事故严重程度的影响，并利用Hosmer-Lemeshow检验和一致性检验对模型有效性进行验证。结果表明:①道路物理隔离的空间位置对事故严重程度有显著影响，仅布设中心隔离设施发生死亡事故的概率是同时布设中央和机非隔离的2.304倍。在有中心隔离设施的高等级道路中，增设机非隔离设施能有效降低事故发生的概率。②路侧防护设施类型为行道树、绿化带时，发生死亡事故的概率分别是金属护栏的1.982倍、1.648倍。与金属护栏相比，行道树更容易引发严重事故。③夜间无路灯照明发生死亡事故的概率是夜间有路灯照明的1.808倍，夜间无路灯照明是导致死亡事故的重要因素之一。④受过高等教育的驾驶人发生财产损失事故和伤人事故的概率较高，受过中等教育的驾驶员发生死亡事故的概率较高；受过中等教育驾驶员发生死亡事故的概率是高等教育驾驶员的2.049倍。研究深入分析了影响城市道路交通事故的显著因素及其对事故的影响，为事故严重程度的精细化分析提供了理论支持，为交通规划与管理部门提供了决策依据。      

百字警钟

河北2007年11月22日晚,保定市七一西路一辆轿车与迎面驰来的一辆商务车相撞,事故导致轿车内5人全部死亡,商务车内2人受重伤。2007年11月26日,唐山境内发生一起重大交通事故,在唐钱路后于家店附近,一辆大货车由西向东正常行驶时,一辆伊兰特轿车突然逆行冲了过来,撞在了大货车的一侧后又撞在了路边的大树上。事故造成2人当场死亡,1人重伤1人轻伤。     

互通式立交与隧道出口小间距路段事故影响因素分析

为明确隧道出口与立交小间距路段事故严重程度的影响因素,根据浙江省21处典型路段的319起事故统计数据,从事故发生天气、时间、路段特征、交通因素等方面选择8个不同的自变量,结合有序Logit模型,分析这些不同因素对交通事故的影响程度。结果表明:晴天对应的绝对事故率最高;伤亡事故在05:00—07:00及10:00—12:00高发;事故主要发生在隧道出口与渐变段起点间及出口三角端端部;尾随相撞和撞固定物为事故最主要的形态;事故发生天气、事故发生时段、隧道立交净距3个自变量对事故严重程度有显著影响,且影响大小排序为隧道立交净距、事故发生天气、事故发生时段。通过对模型的预测准确度进行分析,建立的回归模型能较好地表征实际的事故情况。     

山区高速公路隧道路段与开放路段的事故影响因素分析

高速公路隧道构造特殊且通行环境复杂,因而通常事故多发。为探究高速公路隧道路段与开放路段事故影响因素和严重程度致因机理的差异,采集沪昆高速邵怀段2011—2016年期间1 537起事故为研究样本;以事故发生路段为响应变量构建逻辑回归模型,解释各种风险因素对事故发生路段倾向性的影响差异;分别针对隧道路段与开放路段建立模型研究事故伤害严重程度的影响因素。建立二元Logit回归模型分析事故的发生倾向性和2类路段的事故严重程度的影响因素;采用随机参数Logit模型以反映异质性条件对参数的影响。统计表明:与疲劳驾驶、未保持安全距离相关的事故发生在隧道路段的概率更高,其事故发生概率分别是开放路段的2.373和2.482倍;与隧道路段事故严重程度正相关的因素包括下坡（坡度2%以上）、夏季和超速行驶,其中下坡（坡度2%以上）段的严重事故发生的概率为上坡（坡度2%以上）的3.397倍,夏季的严重事故发生概率为秋季的3.951倍,超速行驶相关的严重事故发生概率为其他不当驾驶行为的4.242倍;与开放路段事故严重程度正相关的因素包括超速行驶和疲劳驾驶,其中超速行驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的2.713倍,疲劳驾驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的4.802倍。研究表明,山区高速公路隧道路段与开放路段的事故发生概率及其严重程度的影响因素存在一定的差异性,研究结论可为山区高速公路差异管理方案制定提供依据。      

搭载乘客对摩托车事故的影响研究

为探究乘客对摩托车事故的影响,基于2014年湖南省摩托车事故数据,采用卡方检验和二元逻辑回归方程,分别从载客倾向性、事故责任认定、事故类型以及事故严重程度4个方面,全面研究搭载乘客对驾驶行为及交通安全的影响,并总结出相应的安全改善措施.结果表明:①与其他年龄阶段的驾驶员相比,16~24岁之间的驾驶员载客现象更为普遍;②良好的照明条件和平峰时段会增加载客现象的发生;③与未搭载乘客的驾驶员相比,搭载乘客的驾驶员对事故的发生承担主要责任的比例降低48%,发生严重/死亡事故的比例降低20%;④载客事故中,单车事故比例比多车事故比例低54%,女性、幼年以及老年乘客搭乘摩托车时,驾驶员发生严重事故的比例比搭载其它乘客时低30%~50%,事故严重程度也更轻.该研究结果有助于提出有依据性、针对性的措施,减少摩托车事故风险、降低事故严重程度.      

基于道路环境因素的公路隧道交通事故预测

为提高公路隧道交通事故预测准确率,以西汉高速秦岭某隧道群的496起交通事故作为研究对象,对影响公路隧道交通事故预测的道路环境因素进行相关性分析,针对不同预测类别选定具有显著影响的主要变量,通过贝叶斯模型、随机森林模型、BP神经网络模型和支持向量机模型分别对公路隧道交通事故形态、严重程度、伤亡情况和持续时间进行预测,根据准确率和稳定性确定出最优预测模型。研究结果表明： 1）随机森林模型在预测公路隧道交通事故形态时最为可靠,准确率约为84%; 2）在对公路隧道交通事故严重程度和伤亡情况进行预测时可优先考虑贝叶斯模型,其对重大或特大事故的预测准确率高达50%; 3）选择随机森林模型作为公路隧道交通事故持续时间的预测模型,绝对误差为20 min时模型准确率将超过70%。     

融合XGBoost与SHAP的机动车交通事故致因机理分析

为了研究影响机动车交通事故结果严重性的显著因素,掌握其发生特征与规律,将中国事故深度调查（CIDAS）数据库中2966条机动车事故进行建模,以包含人-车-路-环境的19个因素作为输入,将事故结果作为输出。在研究中引入包含准确率、查准率、召回率、F-1分数等指标的评估体系,将XGBoost模型与LightGBM、随机森林与CatBoost四种模型进行并列对比,证明了其分类性能的优异。此外利用SHAP对于模型进行了可视化分析,探究各种因素对于事故严重程度的影响。结果表明,对于轻伤/重伤/死亡而言,最关键的影响因素分别为碰撞类型、人员类别、碰撞类型。为了避免死亡事故的发生,需重点关注注预防客/货车单方碰撞事故、事故特征为起步/停止、高道路限速下跑偏/碰撞对象车辆/撞障碍物的场景,并且应对于车辆行驶在30～60 km/h限速道路的驾驶员的懈怠心理重点关注。     

向开小车的朋友说说应对货车的驾驶技巧

<正>行车时为什么要避开货车?货车,尤其是重型货车,之所以会被人称为"公路野兽",是因为其不出事则已,出事往往是伤亡严重的惨事。有统计数据显示,因营运货车交通事故造成的伤亡人数占车祸事故死亡总数的比例高达83.3%;而在货车发生交通事故的原因分析中,刹车失灵则占据了机械故障的90%以上。路上的大货车之所以可怕,是因为它们很多时候根本刹不住。据知情的货车司机透露,货车刹不住是因为改了刹车,这已经是大货车     

基于随机参数Logit模型的校车事故伤害严重程度分析

为深入分析安全因素对校车事故伤害严重程度的影响，探寻事故数据中未观察到的异质性，基于随机参数Logit模型从驾驶员、车辆、道路特征及环境4个方面构建校车事故伤害严重程度模型。结果表明:①涉事车辆数为2辆且对应参数服从正态分布时，不发生死亡受伤事故的概率为83.84%；②驾驶员年龄35~44岁、涉事车辆数为1辆时，死亡受伤事故概率均降低0.58%；③道路限速值为40~50 km/h时发生死亡受伤事故概率增加0.35%，道路限速值大于60 km/h时发生死亡受伤事故概率增加0.96%；④安全气囊状态打开，死亡受伤事故概率增加2.35%；⑤交通控制方式为车道标线时可能伤害事故概率增加1.85%，控制方式为中央分隔带时未受伤事故概率降低1.44%，死亡受伤事故发生概率却增加0.48%；⑥不安全时倒车转弯时发生可能伤害事故概率降低0.42%，分心驾驶、未按规定车道行驶、跟车太近和其他（饮酒）时未受伤事故概率分别增加1.36%，0.56%，0.39%和0.97%，可能受伤事故和死亡受伤事故发生概率却有所降低。      

基于轨迹数据的山区危险性弯道路段交通事故风险动态预测

针对山区双车道公路危险性弯道路段交通事故多发的现实问题,提出主动评估短时交通流状态下的交通事故风险,以降低交通事故发生率.采用无人机高空拍摄弯道路段交通流运行状态,利用计算机识别技术提取高精度的车辆轨迹和交通流数据,结合山区双车道公路弯道路段危险驾驶行为特征表征交通冲突,以距离碰撞时间为交通冲突量化指标,提出山区车道公...     

山区公路小半径弯道路段事故严重度影响因素及其异质性比较分析

为分析影响山区公路小半径路段典型事故的严重程度的相关因素及其异质性效应，基于某山区双车道公路1 067起交通事故数据，从驾驶员、车辆、道路和环境4个方面选取15个潜在特征变量，采用二项Logit模型和随机参数二项Logit模型，分别构建小半径弯道路段上追尾碰撞、正面碰撞和侧面碰撞3类典型事故的严重度分析模型，分析3类典型事故严重度的显著影响因素，并采用边际弹性系数量化分析影响因素的作用强度。结果表明，小半径弯道路段上不同形态事故的严重度影响因素存在明显差异:①追尾碰撞严重度的显著影响因素依次为摩托车、夜间、弯道转角、驾驶员年龄、季节，摩托车和冬季分别是服从(2.716.1.5642)和(-1.495，2.1162)正态分布的异质性影响因素，导致发生伤亡事故的概率为95.72%和23.58%；②正面碰撞严重度的显著影响因素依次为货车、摩托车、驾驶员超车、弯道转角和弯道长度，货车导致其伤亡事故概率增加108.8%，摩托车和弯道长度分别是服从(6.941，9.9012)和(-0.004，0.0032)正态分布的异质性影响因素，导致发生伤亡事故的概率为76.11%和9.18%；③侧面碰撞严重度的显著影响因素依次为摩托车、驾驶员年龄及弯道有接入口，摩托车和接入口分别是服从(5.211，5.1112)和(-1.408，2.1462)正态分布的异质性影响因素，导致发生伤亡事故的概率为88.87%和25.47%。④与传统二项Logit模型相比，追尾碰撞、正面碰撞和侧面碰撞的随机参数二项Logit模型的拟合优度分别提高了2.85%，4.15%，6.76%，且定量捕捉了异质性影响因素，更适用于事故严重度的精细化分析。      

Modeling injury severity of crashes involving trucks: Capturing and exploring risk factors associated with land use and demographic in addition to crash,driver, and on-network characteristics

Nearly 499,000 motor vehicle crashes involving trucks were reported across the United States in 2018, out of which 22% resulted in fatalities and injuries. Given the growing economy and demand for trucking in the future, it is crucial to identify the risk factors to understand where and why the likelihood of getting involved in a severe or moderate injury crash with a truck is higher. The focus of this research, therefore, is on developing a methodology, capturing and integrating data, exploring, and identifying risk factors associated with surrounding land use and demographic characteristics in addition to crash, driver, and on-network characteristics by modeling injury severity of crashes involving trucks. Crash data for Mecklenburg County in North Carolina from 2013 to 2017 was used to develop partial proportional odds model and identify risk factors influencing injury severity of crashes involving trucks. The findings indicate that dark lighting condition, inclement weather condition, the presence of double yellow or no-passing zone, road sections with speed limit >40 mph and curves, and driver fatigue, impairment, and inattention have a significant influence on injury severity of crashes involving trucks. These outcomes indicate the need for effective geometric design and improved visibility to reduce the injury severity of crashes involving trucks. The likelihood of a severe or moderate injury crash involving a truck is also high in areas with high employment, government, light commercial, and light industrial land uses. The findings can be used to identify potential risk areas, proactively plan and prioritize the allocation of resources to improve safety of transportation system users in these areas.     

Crash risk factors associated with injury severity of teen drivers

This paper focuses on identifying crash risk factors associated with injury severity of teen drivers. Crash data obtained from the Highway Safety and Information System (HSIS) for the entire state of North Carolina, for years 2011 to 2013, was used for analysis and modeling. Among all the crashes during the study period, a total of 62,990 crashes involving teen drivers (15 to 19?years) were analyzed. A partial proportionality odds model was developed to identify factors contributing to injury severity of teen drivers. The results obtained indicate that teen drivers driving sports utility vehicles and pickup trucks are more likely to be severely injured when compared to teen drivers driving passenger cars. Teen drivers are more likely to be severely injured on weekdays, particularly during peak hours. The chances of teen drivers getting involved in severe injury crashes on Tuesdays and Fridays is higher when compared to Sundays. Age, gender, road configuration, terrain, adverse weather condition, and access control are observed to have a significant effect on teen driver's injury severity.     

国内公路隧道运营期交通事故统计及伤亡状况评价

为更好地了解我国公路隧道运营期交通事故整体特征及伤亡状况,对2001-2017年国内发生的121起公路隧道交通事故开展统计分析,分别从事故发生的地理位置、事故发生时间、事故类型、事故车辆类型以及伤亡情况进行统计分析。结果表明： 1)事故发生量与该地区公路客货运输量成正相关,但西北地区和华南地区事故量占比远大于其交通运输量的占比; 2)事故类型以车辆相撞为主,且轿车发生的事故数量最多; 3)每年1、4、5月的事故发生量较多,每天16:00-18:00事故发生率最高; 4)中隧道（500 m<L≤1 000 m）的事故平均伤亡人数最高。最后结合交通事故伤亡情况等级划分,分析各因素对事故伤亡影响权重,得到造成伤亡的最不利组合为“特长隧道+货车+追尾事故”。     

Exploring factors contributing to injury severity at work zones considering adverse weather conditions

Despite recent efforts to improve work zone safety, the frequency and severity of crashes at work zones are still considerably high. The effect of work zones on traffic safety can be exacerbated by adverse weather conditions. As an example, a sudden reduction in visibility may intensify the severity of work zone crashes. There is a lack of studies that strive to gain a good understanding of the effect of weather on the severity of work zone crashes. In this study, an Ordered Probit Model was developed to identify factors affecting the severity of work zone crashes in different spatial, temporal, and environmental conditions in Washington state using five-year of work zone-related crashes (2009–2013). The interesting findings of this study showed that weather and lighting conditions are among the most important factors influencing the severity of crashes at work zones. Lack of daylight was found to be a determining factor in increasing the severity of work zone crashes, specifically, during dusk and dawn. It was also found that although drivers have less severe work zone-related crashes in adverse weather conditions, the interactions between adverse weather conditions and other contributing factors might increase the severity of work zone crashes. The results of this study will help traffic engineers to design effective safety countermeasures considering different contributing factors including the weather and lighting conditions in the work zone planning and installation stages to prevent safety deficiencies.     

Impacts of accident severity factors and loss values of crashes on expressways in Thailand

The number of road accidents and the level of accident severity have been extensively applied as the indicators for measuring the efficiency of service provision in road network systems of each country. This research utilized accident data on expressway networks during B.E.2550 (2007) to B.E.2553 (2010) (updated data was collected), in which Expressway Authority of Thailand (EXAT) as legislatively mandated unit has taken responsibility for the execution of nine expressway routes covering distances totaling over 207 km with a record of 2194 crashes. The chief objective of the study aims to forecast the accident severity through formulating Multiple Logistic Regression Model to analyze the probability of injury accident and fatal accident in comparison with property damage only accident. Its measurement comprehensively considers statistical relationship among variables such as average speed on road section, average traffic volume per day, period of time, weather conditions, physical characteristics of accident area, and causes of accident. Together, the research question is to verify whether these variables affect the opportunity or probability of three levels of accidents and investigate impacts of accident loss values due to the reduction in crash severity measures.