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为改进传统的驾驶员差错事故分析方法,探索机动车驾驶员差错事故致因分析的新途径. 本文基于道路交通事故案例与调研数据资料,从微观角度分析机动车驾驶员自身差错事故,建立了驾驶员自身差错交通事故致因模型;运用改进的层次分析法确定了导致驾驶员自身差错事故发生的主要影响因素权重,减少了主观因素对分析精度的影响. 结果表明,在机动车驾驶员自身差错交通事故中,驾驶员感知差错率占50.2％,判断决策差错率占38.9％,操作差错率仅占10.9％. 机动车驾驶员感知和判断能力较差是导致交通事故发生的重要因素. 研究结果可为机动车驾驶员事故预防与控制提供科学依据.     

绷紧安全驾驶这根生命之弦

众所周知,我国是世界第一人口大国。众多人口促使我国GDP的快速增长和汽车保有量迅速增加。但与此同时,我国也是世界上道路交通事故导致死亡人数最多的国家。引发交通事故的原因有多种,根据我国公安部交通管理局的统计,超速、疲劳驾驶等人为因素是造成事故的主要原因,导致的交通事故占事故总数的80%以上。据国外统计数据得知,道路交通事故中90%的事故都与人有关,而且由驾驶员负主要责任的事故高达70%～80%。多少鲜活的生命葬送于车轮之下,多少国家财产付之东流……尤其对于运输企业而非个人,驾驶员肩负的责任更重,牵系着更多人的目光。我国道路运输行业安全形势非常严峻,加大对驾驶员安全教育的力度,增强驾驶员安全驾驶意识刻不容缓。     

机动车驾驶员人为因素与交通事故危害性关联分析

机动车驾驶员人为因素是导致道路交通事故形成,并产生事故伤害的最主要原因。将区域道路交通事故的死亡人数、伤亡人数和直接经济损失等统计指标值作为参考数列,将不同驾驶员人为因素组成的道路交通事故统计次数作为比较数列,可以建立驾驶员人为事故因素与其危害性的灰色关联模型。结合实例,通过对灰色关联矩阵的定量化结果进行分析,可以评价驾驶员人为因素对不同类型事故危害性的影响,为有关部门采取有效的安全管理和预防对策提供参考依据。     

营运车交通事故驾驶员致因深层分析

统计分析营运车驾驶员造成事故原因特征,结合道路交通事故人因相关研究成果,深入分析了导致事故发生驾驶行为的本质原因及其影响因素。研究表明:安全意识、风险感知和驾驶技能为驾驶员引发交通事故主要致因,为驾驶员安全评估提供依据,对保障公路交通安全运输有现实意义。     

驾驶分心影响因素的研究

以驾驶员驾驶习惯等主观因素以及道路环境客观因素为研究对象,从驾驶行为构成及特点入手,分析驾驶员分心行为的形成及影响因素。以驾驶行为操纵失误为因变量,以驾驶员主观因素及道路环境客观因素为自变量,统计分析影响驾驶行为要素的数据以及对驾驶行为的影响。分析结果表明:驾驶过程中道路两旁广告标识密度大以及不熟悉路况环境对驾驶员注意力的影响较大。     

道路线形设计与交通安全的关系

影响交通安全的因素,包括人、车、路、环境和管理等多方面,其中驾驶员素质不高、操作技能差、安全意识不强,是导致我国交通事故的主要因素,但是仅仅将事故的原因归结为人的因素是不客观的。道路作为车辆的载体和行驶的基础,其设计的安全性对交通安全有很大的影响。据统计,有10%
20%的交通事故与道路条件有直接关系,有50%
60%的交通事故与道路条件有间接关系。因此,改善道路条件减少交通事故有重要意义。为此,本文将通过分析交通事故与道路线形的关系,分析不同因素对交通安全的影响。     

考虑乘客的交通事故受伤严重程度模型

为分析比较交通事故中驾驶员和乘客的受伤严重程度,根据某城市的道路交通事故数据,分别以交通事故驾驶员和乘客受伤严重程度为因变量,从事故基本信息、事故人员数据、现场环境数据等方面选取自变量,运用二项Logit模型分别建立驾驶员和乘客受伤严重程度模型。研究结果表明:驾驶员和乘客的受伤严重程度影响因素存在差异,仅有人员的年龄变量、事故形态变量在驾驶员模型和乘客模型中都表现为显著,其余变量的显著性在两模型中不同。因此,不仅要关注驾驶员的受伤严重程度,还要重视乘客的受伤情况,给予乘客更多保护。     

基于驾驶适应性和人因工程的事故预防对策

统计分析表明,70%的交通事故与人有关,人是引发交通事故的主要原因。从驾驶员驾驶适应性和人因工程学角度阐述了引起交通事故的各要素如驾驶员的生理、心理因素,驾驶环境、道路条件、汽车设计、驾驶员管理等,并且从人、机环境方面探讨了交通事故的预防对策。分析表明,从驾驶员驾驶适应性和人因工程学角度分析影响驾驶员安全驾驶的内因与外因,对减少交通事故保障行车安全具有重要意义。     

基于驾驶员特性的重特大交通事故研究

为了研究驾驶员因素导致的重特大交通事故分布特征,论文对2014年的重特大交通事故进行了分析和研究。首先通过对驾驶员驾龄、性别和年龄的事故比例的分析,研究了单因素作用下重特大交通事故中驾驶员驾龄、性别和年龄的倾向性特征;然后,采用spss24.0对驾驶员驾龄、性别、年龄与伤亡人数进行了方差分析。研究结果表明:在重特大交通事故中,单因素作用下男性驾驶员导致的事故数比例为85%,是女性驾驶员的5.7倍;6~10年驾龄的驾驶员最易发生重特大交通事故,占47.06%;年龄在31~40岁之间的驾驶员发生重特大交通事故的概率最大,达到41.18%。同时,方差分析结果表明:驾驶员因素中单因素作用对重特大交通事故的伤亡人数具有显著性影响。该研究结果为交通管理部门和驾驶培训部门相关措施的制定提供了理论依据。     

基于粗糙集的道路交通事故客观因素显著性分析

道路交通事故数据庞大,传统方法对交通事故客观因素的分析较为原始和平面,没有充分挖掘数据之间的潜在联系,且运用传统的方法分析大量交通数据较为困难,所以当今通过数据挖掘技术从大量交通事故数据中挖掘出有联系和价值的信息已成为交通安全领域的热点研究问题。针对传统事故数据统计分析方法的不足,以交通事故数据为基础,建立一种基于粗糙集理论的新型数值模型。通过此数值模型从大量交通事故数据中挖掘分析事故客观因素,以客观因素显著性计算结果为数值依据将各客观因素排序,得出各客观因素对交通事故影响作用大小不同的结论,为以后相关部门交通安全政策的制定提供依据。