道路交叉口单车事故严重程度影响因素分析

为了研究影响交叉口单车事故严重程度的因素,以英国10 258起交叉口单车碰撞事故为研究对象,构建了一种离散选择模型——多项式Logit模型,选取车辆属性、驾驶员特征、道路条件及环境等因素共25个自变量,分析轻伤事故、重伤事故以及死亡事故的影响因素。利用最大似然法估计模型参数,并通过拟合优度检验及无关独立性(IIA)检验,检验结果显示模型拟合度较好。研究结果表明:在0. 1的显著性水平下,事故是否发生在周末、事故是否发生在高峰期、路段类型、交叉口类型、交叉口控制方式、行人过街控制、光线条件、天气情况、道路表面环境、车辆类型、车辆行驶意图、侧滑、翻车情况、车道发生碰撞、非车道碰撞物、车辆受伤部位、驾驶员性别、发动机排量、燃料类型、车辆行驶年龄等19个自变量影响单车碰撞事故的严重程度。研究结果有助于交通管理者采取合适的策略降低交叉口单车事故严重程度。     

无控制交叉口交通安全影响因素分析

为了探究无控制交叉口的交通安全影响因素,降低无控制交叉口的事故风险与安全隐患,采用间接安全评价方法——交通冲突技术分析了成都市7个无控制交叉口。首先,以后侵入时间作为冲突严重程度的定量指标,将冲突严重程度分为潜在、一般、严重冲突这3个有序等级。再采用广义有序logit模型全面鉴别对冲突严重程度具有显著影响的车、路和环境等相关因素。然后,通过边际效应计算反映各种影响因素对交通冲突严重程度等级的影响作用程度。研究结果表明,发生分流、合流及直角冲突的严重程度普遍高于追尾冲突;交叉口车流量、交叉口是否渠化、车辆是否停车等都会显著影响冲突严重程度。其中发生分流、合流和直角冲突时,其严重冲突发生概率分别提高29.4%,38.5%和25.6%,冲突车辆未停车让行导致严重冲突发生的概率提高11.5%,而渠化交叉口可使严重冲突的发生概率降低17.3%。最后根据模型回归和边际效应计算结果,有针对性地提出了无控制交叉口的安全改善建议。     

基于MNL模型的车车碰撞事故严重程度影响因素辨识方法

为了研究两车之间事故严重程度的影响因素及其机理,探索在不同严重程度的交通事故中影响因素存在的差异性,采用多项logistic回归(MNL)模型对影响因素进行了分析。基于道路交通事故数据的特征形成了涵盖人员因素、车辆因素、时间因素、环境因素的影响因素集合。构建了适用于分析车车碰撞事故的模型,分析了事故严重程度的各类影响因素,并对不同严重程度的事故进行分类讨论,分析导致其存在差异性的原因。结果表明,在降低车辆间事故的安全风险时,需要重点考虑过失方车辆类型、过失方年龄、碰撞类型、受害方车辆类型、城市分区5项因素。对仅财产损失事故和有受伤但无死亡事故,需关注不同的影响因素组合存在的差异性,其中对仅财产损失事故,正面碰撞、受害方车辆类型为小客车、主城区、近郊区是可能的显著影响因素;对有受伤但无死亡事故,过失方年龄为19～45岁、侧面碰撞是可能的显著影响因素。持续提高对驾驶员的教育警示,使用新技术监督驾驶员的行车状态,提升车辆防御侧面碰撞的能力是可能降低车车碰撞事故严重程度的手段,从而提升城市道路交通的安全水平。     

城市道路平面信号交叉口交通事故成因分析

为探究城市道路平面信号交叉口交通事故成因,增强城市道路交叉口安全管控,本文基于事故统计数据,采用故障树分析、事件树分析及风险分析方法,得到了以下结论:1)在导致交通事故发生的因素中,人、车、路和环境因素的占比分别为59.7%、10.1%、17.4%和12.8%.其中"行人闯红灯""未保持安全车距""路面湿滑"和"驾驶员注意力不集中"为主要影响因素;2)追尾事故和机动车碰撞行人事故为城市道路平面信号交叉口交通事故的主要事故形态,通过建立包含这2种事故形态的事件树模型,得到了2条中高风险事件链,同时表明,相对于"路面湿滑""驾驶员注意力不集中"对这2种事故形态的发生影响均较大.最后,针对高风险因素,提出了相应的预防控制措施.     

基于部分优势比的公路隧道交通事故严重程度分析模型

为了明晰公路隧道交通事故严重程度的影响因素,在分析了16条公路隧道3年内发生的296起交通事故的空间特性、事故形态及其发生原因的基础上,以交通事故严重程度为因变量,将其分为仅财产损失、轻伤、重伤或死亡事故3个等级,从人、车和隧道行车环境3个方面选择了14个交通事故严重程度的潜在影响因素,分别采用有序Logit模型和部分优势比模型建立交通事故严重程度分析模型,并采用Brant检验判断比例优势假设。研究结果表明：与公路隧道交通事故严重程度显著相关的有4个自变量,分别为是否涉及大货车、事故涉及车辆数、事故发生时间和天气因素,其中是否涉及大货车、事故发生时间和天气因素3个自变量满足比例优势假设,而事故涉及车辆数不满足比例优势假设;对于部分优势比模型来说,涉及大货车的事故发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比不涉及大货车的事故分别增加10.2%和3.4%,多车事故发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比单车事故分别增加1.9%和5.9%,夜间发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比白天分别增加5.6%和1.7%,非雨天发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比雨天分别增加4.5%和1.5%。     

基于NAIS的高速公路严重交通事故特征及致因分析

为探究高速公路严重交通事故的特征及致因,文中以国家车辆事故深度调查体系数据库(NAIS)中2017—2019年发生在高速公路上的真实严重交通事故数据为基础,从事发时间、路段类型、事故类型等方面进行数理统计分析,在此基础上采用二项Logistic回归模型对高速公路严重交通事故的致因机理进行分析。结果表明,回归模型的拟合程度较好,路段类型、事故类型、是否与货车有关及车辆是否超速对交通事故的严重程度有显著影响。     

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。      

黄灯启亮时的驾驶行为及影响因素研究

通过建立黄灯启亮时驾驶员的行为决策模型,分析黄灯启亮时的驾驶行为及其影响因素.利用视频观测的方法,采集分析了黄灯启亮时的车辆行驶数据,并建立了黄灯启亮时的驾驶行为决策模型,通过模型分析了影响黄灯启亮时驾驶行为的关键因素.结果显示,黄灯启亮时车辆到停车线的距离、车速,以及有无前后车是影响驾驶行为的显著变量:有前车的情况下,驾驶员更倾向于选择通过交叉口;无后车时,即车辆位于排队队尾时,驾驶员加速时加速度的绝对值更大,减速时加速度的绝对值更小.驾驶员在黄灯启亮时表现出的上述行为特征十分危险,需要制定有效措施加以控制,以减少交叉口黄灯期间的交通事故.     

“三关一监督”把关车辆技术状况的思考

<正>道路交通事故是道路交通系统中人、车、路综合作用的结果。在"人—车—路"构成的环境体系中,人们一般认为驾驶员因素在事故中处于主导地位,车辆因素次之。而分析大量驾驶员操作失误造成交通事故的案例,却常可以发现车辆技术状况不佳的隐患。     

基于计算机视觉的信号交叉口排队车辆静态间距研究

信号交叉口排队车辆静态间距对交叉口的通行效率和交通安全均有重要影响。以哈尔滨市26辆出租车的行车记录仪视频为数据基础,利用计算机单目视觉技术,构建了基于前车车牌高度的信号交叉口排队车辆静态间距测算模型,进而结合统计分析方法,探讨了静态间距的分布特性,分析了驾驶员因素(年龄和出租车驾龄)和道路交通条件因素(车型、是否高峰时段以及车道类型)对静态间距的影响。研究结果表明:所构建的静态间距测算模型具有较高的测算精度;对测算得到的1 896个静态间距样本的分析发现,信号交叉口排队车辆静态间距服从Loglogistic分布;静态间距与驾驶员年龄和出租车驾龄存在一定的负相关趋势,并且随着年龄或驾龄的增加将趋向于临界安全静态间距;高平峰时段和前车车型对静态间距有显著影响,且非高峰时段、前车为大中型车等因素会导致静态间距的增加,而当前车辆所在车道类型对静态间距没有显著影响。上述研究成果对全面掌握和理解信号交叉口的交通运行规律具有重要意义。     

Micro Prediction Model of Traffic Accident Based on Improved Fuzzy Quantitative Theory

针对道路交通事故发生的随机性及影响事故发生的因素很多,而且影响因素中既有定量因素又有定性因素的情况.首先分析了道路交通事故事故4项指标和事故率,确定事故率作为微观预测目标；然后从人-车-路组成的系统观点出发对事故因素分析,选取驾驶员的驾龄、车道数、平曲线半径、纵坡度、路面情况、路口路段类型、道路宽度和交通流量等变量作为主要影响因素,其中前7项作为定性影响因素,交通流量作为定量影响因素,各定性因素下分为若干类目；最后在数量化理论的基础之上建立了改进的模糊道路交通事故微观预测模型.该模型以某国道466.678～559.792 km段作为算例进行计算,计算结果表明:三枝交叉口对事故影响最大,针对该路段提出具体的道路整改意见.     

基于潜类别Logit模型的两轮车骑行者头部损伤影响因素研究

为研究汽车-两轮车碰撞事故中骑行者头部伤害的影响机理,探究头部损伤致因关系中存在的模式差异与异质性,基于中国交通事故深入研究（CIDAS）数据库中的2 806起两轮车事故,建立潜类别Logit模型。以骑行者头部伤害严重程度为因变量,将驾驶人、车辆、道路、环境和事故碰撞特征的相关因素作为自变量,取显著水平为0.05,建立多项式Logit模型,在此基础上根据拟合优度指标确定最优分组数并构建出潜类别Logit模型。研究结果表明:模型将事故样本划分为2个类别群体,2个群体在参数、变量分布特征和预测概率上存在显著差异,当事故样本具有“两轮车初始速度>30 km/h”、“骑行者碰撞后抛出距离>10 m”等特征时易被归类到类别1,且类别1对应于更严重的头部伤害;骑行者年龄>50岁、汽车类型为商用货车、两轮车类型为摩托车、事故发生在市区外、两轮车初始速度>30 km/h、头部碰撞玻璃和抛出距离>5 m都会增加头部损伤的严重程度;汽车驾驶人行驶意图为停车或变道时,存在造成严重两轮车事故的风险;佩戴头盔会减弱骑行者头部受到的伤害。      

基于Ordered Probit模型的追尾事故严重性影响因素分析

为了减少机动车事故带来的人身财产损失,给相关管理部门提供决策意见的理论支持,分析追尾事故的独特规律,以及研究环境因素、道路因素、车辆因素和驾驶员因素等影响因素与追尾事故严重程度之间的致因关系至关重要。通过对北卡罗来纳州2010—2014年的交通事故数据进行筛选分析,最终得到1 315条具有完整信息的追尾事故数据,并对数据重新编码。考虑到事故严重性的分类具有次序的特性,研究拟采用Ordered Probit模型(ORP)对影响追尾事故严重程度的各种因素进行回归分析。为了找出具有统计学显著的影响因素,采用向后删除变量法筛选变量,从而得到了包含全部显著因素的模型。最终对模型进行了平行线检验和似然比检验,分析模型的统计学合理性,并选取指标进行了模型数据拟合度优劣的评价。研究结果表明:使用安全带、光照条件、道路线型条件、交通控制条件以及道路交通量这5个方面的因素与追尾事故严重程度的相关度较大。模型的边际影响值显示,正确使用安全带、良好的光照条件、合理的道路线型条件、适宜的交通控制措施能够显著降低追尾事故的严重性;而过大的交通量由于易产生多车追尾事故,事故严重性程度增加。显著性检验结果显示ORP模型对于分析追尾事故严重性及其影响因素具有明显作用。     

车-车碰撞事故车辆行驶速度计算两步法

碰撞速度的确定是车-车碰撞事故再现的关键。为解决碰撞速度确定中恢复系数难确定等问题,提出一种推算事故车辆行驶速度的两步法。该方法先用图解法确定碰撞前车速并据此求出恢复系数,同时对恢复系数及碰撞中心参数进行调整,然后求出满足期望的最优解。将该方法应用于一例实际交叉口斜碰撞事故中,结果表明,该方法准确度高、稳定性好,可用于实际交通事故再现中。     

国外乡村公路交通事故形态

通过收集整理美国、加拿大、英国、澳大利亚等国关于乡村公路交通事故的数据和资料,从事故发生的路段和时段、事故类型、事故中的人员和车辆等几个方面对国外乡村公路交通事故形态进行了分析研究,主要得出如下几点结论:第一,乡村公路等级越低,交通事故后果越严重;第二,曲线路段和限速值不低于80 km/h的路段是乡村公路上事故后果比较严重的路段;第三,在乡村公路上周末和晚上的交通事故后果较为严重;第四,单车事故(主要是驶出路外事故)、平交路口事故和正面碰撞事故是乡村公路交通事故的主要类型;第五,机动车驾驶员和乘员、男性、年轻人是乡村公路交通事故中的主要伤亡人群;第六,在涉入乡村公路交通事故的车辆中,以小型乘用车为主.     

网约车驾驶员从业准入规范化及其心理素质测评

作为"互联网+"时代的产物,网约车使人们的出行方式日益多样化,但它在发展过程中也带来了新的问题,如网约车所引发的交通事故、乘客安全及与巡游出租车的市场竞争等。文中通过分析网约车的独特优势及风险因素,提出网约车规范化运营的具体对策及驾驶员心理素质测评实施内容,为促进其健康发展提供参考。     

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%.      

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。     

事故车辆制动性能判断准则及检验方法

道路交通事故的发生是十分复杂的，为确定人、车、路及环境等众多因素在道路交通事故中的作用，原则上应对机动车的安全性能进行检验，以确认事故车辆的安全设施是否齐全，机件是否符合技术标准及是否具有安全隐患。《道路交通安全法》和《交通事故处理程序规定》中均有相应规定。事故车辆安全性能检验结果是公安机关交通管理部门分析交通事故成因的依据之一，同时也关系到事故车辆保险理赔。而制动性能是车辆安全性能中最重要的性能之一，下面谈谈事故车辆制动性能的判断准则及其检验方法，供参考。     

低能见度水平下行人交通事故严重程度及异质性分析

为探究在低能见度水平下影响行人事故伤害严重程度的因素, 并分析可能存在的异质性。以某市6 405起行人-机动车交通事故为研究对象, 分别研究高、低能见度水平下机动车-行人事故中行人伤害严重程度影响因素, 建立均值异质性的随机参数Logit模型并通过弹性分析定量分析显著变量对行人受伤情况的影响程度。结果表明, 高、低能见度下影响行人伤害严重程度的因素存在明显差异。(1)低能见度情况下男性驾驶员、高龄行人、卡车、沥青路面、凌晨、较暗的照明条件等因素会增加行人伤害严重程度。(2)低能见度情况下卡车和凌晨这2个因素具有随机参数特征, 分别使行人死亡的概率增加了4.39%和2.67%;此外, 当事故涉及卡车和26~35岁行人这2个因素时会增大行人死亡的概率; 而当夜间有路灯照明与凌晨这2个因素共同作用时行人死亡的可能性降低。(3)高能见度情况下未发现具有异质性的影响因素, 但发现男性行人和摩托车等因素会增大事故严重程度; 而驾驶员年龄、沥青路面、周末和地形等因素对事故严重程度并没有显著影响。