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为探究5座乘用车乘员在2车碰撞事故下的死亡风险,研究了6种单一特征变量对乘员致死率的影响,进而基于二项Logistic回归模型分别对单一特征变量和组合特征变量进行显著性分析。通过9种常用的分类算法,结合网格搜索的调参方法,以F1为衡量指标选出相对较优的3种分类算法,即投票分类器、梯度提升及决策树,来构建多特征组合下的死亡风险预测模型。研究结果表明:①单一特征变量中行驶方向、路段类型、碰撞对象、乘坐位置对乘员死亡有显著影响。其中,异向行驶的车辆碰撞与同向行驶相比,乘员的死亡风险增加72%;非高速交叉路段与高速路段相比,乘员的死亡风险降低69%;碰撞对象为商用货车、商用客车的乘员死亡风险分别是乘用车的5倍和3倍,若在非高速非交叉路段发生碰撞则乘员死亡风险升至8倍左右,若在高速路段则高达15倍左右;相对于驾驶位乘员,副驾驶位乘员的死亡风险增加70%,且该位置乘员的死亡风险在高速路段会升高到驾驶位乘员的近4倍;②碰撞对象和路段类型是影响乘员死亡情况的主要特征变量;③由模型的预测结果可知:5座乘用车的正面或后面与商用货车在高速路段或非高速非交叉路段发生碰撞,乘员的死亡风险高于生存几率。 相似文献
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TIAN Jie XUE Shan-hua HUANG Hai-ning ZHANG Chun-hua 《船舶与海洋工程学报》2007,6(1):36-40
A Support Vector Machine is used as a classifier to the automatic detection and recognition of underwater still objects. Discrimination between the objects can be transferred into different projection spaces by the process of multi-field feature extraction. The multi-field feature vector includes time-domain, spectral, time-frequency distribution and bi-spectral features. Underwater target recognition can be considered as a problem of small sample recognition. SVM algorithm is appropriate to this kind of problems because of its outstanding generalizability. The SVM is contrasted with a Gaussian classifier and a k-nearest classifier in some experiments using real data of lake or sea trial. The experimental results indicate that SVM is better than the others two. 相似文献
254.
KF70-VEN型自动倾翻车研制 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了KF70—VEN型自动倾翻车的技术参数、主要结构特点、试验结果及车辆强度计算,分析了车厢倾翻稳定性和车辆动力学性能。 相似文献
255.
2007年国内重卡实现快速增长,竞争格局也发生了一些变化。2008年,国内重卡市场将面临一些不确定性因素.重卡企业的竞争也将面临新的变数。在此,对影响重卡市场的因素和竞争格局变化进行简要分析。 相似文献
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GQ70(GQ70H)型轻油罐车的研制 总被引:1,自引:0,他引:1
简要介绍了GQ70(GQ70H)型轻油罐车的主要性能参数、结构特点、计算、试验等情况。 相似文献
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