杜宜鹏;刘鹏飞;文章针对机动车发生头碰头事故数量不断攀升的情况,分析机动车发生此类交通事故的影响因素。文章获取了北卡罗来纳州2013—2017年的交通事故数据,从人、车、路、环境四大方面,以每次事故中人员受伤严重程度划分该次事故等级,选取了41个因素作为自变量,人员受伤严重程度为因变量,因变量分为5个等级:未受伤、受到轻伤、受到重伤未致残、受到重伤但致残、受到致命伤害。建立了基于极端梯度提升树(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)算法和混合Logit预测模型,先将事故数据放在XGBoost预测模型中进行分析,得出前20个对交通事故影响较大的自变量,再放入混合Logit模型中筛选出P<0.05的自变量。结果表明:人的特性—酒后驾驶,路的特征—弯曲,道路条件—路面结冰,功能区—农场、森林、牧场这四个变量具有随机参数特性。通过边际效应对混合Logit模型结果的分析,可知机动车行驶时,当车速分布>60km·h~(-1)比车速分布在36~60km·h~(-1)发生人员受到重伤致残的交通事故风险多0.71%,发生致命伤交通事故的概率多0.83%。根据研究结果,可采取措施对该类事故的发生进行预防,为交通管理者与政策的制定者提供数据支撑和理论依据。
2025年12期 v.48;No.396 59-66+70页 [查看摘要][在线阅读][下载 1310K] [下载次数:18 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ]