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基于事故综合强度的公交事故严重程度分析
| 题名： | 基于事故综合强度的公交事故严重程度分析 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 刘强;严修;谢谦;解孝民 |
| 作者单位： | 中山大学智能工程学院;中山大学－广汽研究院智慧交通与人工智能联合实验室;广东省海洋工程施工与水上应急救援工程技术中心;广东玛西尔电动科技有限公司 |
| 关键词： | 城市交通;公交事故影响因素;有序Logit模型;公交事故严重程度;事故综合强度 |
| 摘要： | 为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素，本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法，并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先，针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法，引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度，并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次，选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征这4方面的17个因素作为自变量，分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量，运用有序Logit模型分析公交车事故严重程度，同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度，以佛山市2021年156起公交车事故数据为例进行分析。结果表明，基于事故综合强度+K-means分类法的有序Logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率，增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%；白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率，减少的概率分别为22.31%和12.34%。 |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 152-159 |
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