基于Logistic的城市公交事故严重程度影响因素分析：以广东省为例

以2008～2017年间广东省发生的5 869起公交事故为基础,将其分为车辆间事故、车辆-行人事故和单车事故等3类,以事故严重程度为因变量,选取年龄、行驶状态、道路线形、区域、照明条件和事故形态等因素为候选自变量,分别建立Logistic模型进行对比分析,以探究人、车、路和环境等因素对公交事故严重程度的影响。结果表明:除单车事故模型外,各模型拟合度良好。不同形态的公交事故严重程度影响因素之间存在异同性。行驶状态、道路类型、区域和时段等对除单车事故模型外的其余模型因变量均具有显著影响;而道路线形仅对整体事故严重程度具有显著影响,路口路段类型和节假日类型仅对车辆间事故严重程度具有显著影响。研究结果可为降低公交事故严重程度提供一定参考依据。     

深圳市道路交通事故特征及预防对策

为了进一步提升交通事故预防的针对性和科学性,统计分析了深圳市道路交通事故的时空特征、类型特征、肇事人员、车辆特征和事故原因特征等,表明深圳市各区的道路交通事故与社会经济具有稳定关联性;白天时段致死率高于夜间,事故后果相对严重;车辆间事故数量和死亡人数最多;事故主要出现在一般城市道路的机动车道;事故肇事主要为外来人员;私用车辆肇事数量最高;机动车交通安全违法是事故发生的主要原因等;在此基础上,提出了完善道路交通安全社会治理体系、提升市域道路交通安全文明建设、加大慢行交通基础设施建设、注重车辆和驾驶人源头管理、遵循事故规律加大交通安全执法等预防对策。     

电动自行车交通事故严重程度影响因素分析

为了分析电动自行车交通事故严重程度的主要影响因素,以广西桂林市2 365起电动自行车与机动车交通事故数据为例,从电动自行车驾驶者、机动车驾驶者、道路条件、车辆、环境、驾驶行为等6个属性中选取19个候选自变量,运用有序Logit模型估计电动自行车财产损失、受伤和死亡3种等级交通事故的分布概率,引用弹性分析定量鉴别电动自行车事故严重程度的显著影响因素,并对影响因素的作用进行了分析和讨论。显著分析表明:电动自行车驾驶者性别、年龄、交通管控方式、道路中央隔离形式、机非隔离形式、机动车类型、照明情况、事故责任方、违规行为、机动车驾驶行为、电动自行车驾驶行为等11个因素与电动自行车事故严重程度显著相关。弹性分析表明:电动自行车不按车道行驶、超速驾驶和酒后驾驶等违规行为,电动自行车左转和横穿道路,涉及货车的事故等因素的伪弹性值均大于200%,对电动自行车交通事故严重程度的影响最为显著。     

老年驾驶人交通事故严重程度影响因素分析

为研究老年驾驶人交通事故严重程度影响因素,文章对美国得克萨斯州17 819起老年驾驶人交通事故进行统计分析,并选择16 634起个案,以事故严重程度为因变量,选择驾驶人属性、车辆属性、道路属性及环境属性因素等共17个自变量构建多项Logit模型。结果表明:老年驾驶人的交通事故数量、伤亡人数在工作日、每天中午和下午时间段占比较大。事故严重程度与性别、是否佩戴安全带、车辆类型、车辆使用年龄、路口路段、限速、车道数、纵断面线形、是否高峰期、光照条件、发生在郊区/城区共11个因素在0.05水平下显著相关,模型通过检验。研究结果有助于交通管理者采取措施降低老年驾驶人交通事故的严重程度。     

中国道路交通事故影响因素及对策

中国经济的迅速发展,城镇化建设的日益加速,机动化程度的不断提高,伴随而来的是道路交通事故数量及死亡人数均居各国之首,形成中国道路交通安全严峻之势。文章总结了中国道路交通事故致死率高、经济发达地区高发、弱势道路使用者伤亡严重等特征,在此基础上,分析了中国人口、文化、经济、交通及管理等因素对道路交通安全的影响,提出了道路交通事故防治对策,诸如在交通管理中树立"安全第一"的思想,将"交通安全"融入道路交通规划、设计、建设以及管理之中等。     

浅析交通安全与道路线形关系

我国是交通事故频发的国家,交通事故率和事故的严重程度已居世界首位,随着人们生活水平的提高,交通安全问题已成为人们最关心的问题,本文通过对道路交通事故产生的原因和道路线形与道路交通事故的关系,改进道路曲线的设计方法和道路线形设计的核查方法,使道路曲线与地形和车辆的行驶轨迹达到完美的组合。     

高速公路隧道交通事故严重程度的影响因素分析

根据京珠高速公路韶关段4个隧道的交通事故资料,从时间因素、隧道环境因素和交通动态因素3个方面选取9个输入变量,以交通事故严重程度为输出变量,建立高速公路隧道交通事故严重程度预测模型;然后,通过灵敏度分析方法,研究各个输入变量对输出变量的影响程度,并对各个输入变量的灵敏度分析结果进行比较分析.研究结果表明,日交通量与年平均日交通量之比和大型车混入率对交通事故严重程度的影响最大,天气、线形、坡度和事故发生地点在隧道中的位置对交通事故严重程度的影响基本相等,事故发生时段对交通事故严重程度的影响可以忽略不计.     

我国交通事故时空分布规律及其影响因素研究

针对2001-2016年全国交通事故的相关指标数据,采用统计描述方法进行时间序列研究和截面数据分析。结果显示全国交通事故的绝对指标整体呈下降趋势,但事故严重程度却在逐渐加深。其中,东部沿海地区的事故发生次数较多且聚集性较高,尤其是津皖鄂黔琼五省事故严重程度尤其需要重点关注。文章选取4个影响因素并利用多元线性回归方法对交通事故死亡人数进行了预测。回归结果表明,民用汽车拥有量、GDP指标与死亡人数之间具有显著性的线性影响。最后提出交通事故死亡人数预测模型,为各相关部门提供可行性建议以减少交通事故的发生率。     

京津冀及周边地区不同路面条件下的交通事故特征分析

利用2011-2015年京津冀及周边地区9条国道的交通事故资料,对潮湿、冰雪、积水、漫水、泥泞5种不同路面条件下的交通事故的时空分布特征和事故原因进行了研究.结果表明,对每100 km事故起数、平均每起事故伤亡人数和平均每起事故直接经济损失进行分析,发现潮湿、冰雪和积水路面是影响道路行车安全最多的3种路面状况.从交通事故后果综合指数来看, 9条国道中G108线事故损失最严重,各种路面条件下冰雪路面事故损失最严重;事故多发路段中的前3位分别为G209线、G307线吕梁段以及G309线潍坊段. 5种路面条件下交通事故起数、受伤人数、死亡人数于2011年起递减,在2014年达到最低值后突增;潮湿、积水和漫水路面7-9月为事故高发时期,冰雪路面12月为事故发生高峰,泥泞路面11月为事故发生高峰;绝大多数事故发生在07:00-19:00.     

基于速度管理的城市道路交通安全应用

速度是道路交通安全最关键性的风险因素,更高的速度和速度变化增加了事故数量和伤亡的概率。国内亟需制定比较清晰的速度管理框架和系统的速度管理措施。通过速度与事故关系的实证研究发现限速高的道路事故致死率更高,且在快速路主辅接入口、城市道路出入口等速度切换的区域事故多发、事故后果严重。以深圳市为例,借鉴发达国家城市道路速度管理经验,提出城市道路的交通安全速度管理框架,重点围绕更安全的速度和更安全的速度变换两个环节从路段限速调整、快速路速度管理、道路接入速度管理三个方面制定了应用对策,有效地提升道路交通安全水平。     

基于聚类分析的重型载货车辆长大下坡路段交通事故分析

 长大下坡路段是重型载货车多发事故区域。当前针对重型载货车发生事故的研究大都集中在车辆超速方面,忽略了车型、天气、驾驶人特性等因素。本文通过分析云南罗富高速公路某长大下坡路段在2012 年内的重型载货车事故数据,研究车型、天气、驾驶人特性等因素对重型载货车事故的影响。统计分析了不同因素影响下重型货车在长大下坡路段发生事故数的分布规律;然后利用K 均值聚类算法,依据不同因素造成的事故严重程度(事故量、受伤人数、死亡人数),将所有的因素分为3 类。研究结果显示,外地车辆、六轴车和在00:00-07:59 时段发生交通事故的严重程度最重,而有雾、有雨和低温对事故的影响很小。     

公交车单车事故严重程度影响因素分析

为研究公交车单车正面碰撞事故严重程度的影响因素,选取英国2014-2018年速度不高于30mph/h的公交车在城市交叉口范围内发生正面碰撞的数据,建立离散选择模型—有序logit模型,从公交车驾驶员特征、车辆特征、道路特征、环境特征和事故特征方面分析影响致命事故、严重事故和轻伤事故的因素。分析结果表明：在90%的置信水平下,事故严重程度与驾驶员性别、年龄、车辆意图、车龄、车辆状态、车辆是否离开车行道、事故是否发生在工作日、路面情况、是否信号控制、光线情况、警察是否在事故现场、事故发生位置、碰撞设施这些因素显著相关。研究结果可使交通管理者采取相应的措施降低公交车事故严重程度。     

基于贝叶斯网络的公交车事故外因分析

为了系统的探究车、路和环境共同作用下的公交车事故致因,利用A市259条公交车事故数据,基于专家知识与数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习。在验证了模型的有效性后,结合贝叶斯网络模型,运用团树传播算法推理了各变量之间的关系。研究结果表明：天气、时间、道路线形、地点都可能导致公交车事故;根据概率由大到小,导致的事故类型依次为非碰撞事故、与小汽车、非机动车、公交车碰撞;且每一事故类型的伤亡情况及最强致因因素都不尽相同。除此之外,各致因因素在不同情况下,导致的事故类型及伤亡情况概率也有差异。相关结果可以为政府及企业建立事故管理制度,减少公交车事故的发生提供一定的依据。     

公路交通事故黑点总体特征分析

采用改进的事故频数法选取了江苏、安徽两省部分二级以上公路事故黑点,运用事故数及致死事故率2个指标对事故黑点数据进行统计分析.得出了公路事故黑点总体特征表明:公路事故黑点所占里程短、事故数集中,事故致死率略大于一般路段;各等级公路事故黑点在事故时间分布、季节及气候影响、事故的道路线形分布等特征方面具有相似性,在事故类型分布、事故形态分布、事故空间分布等方面又具有不同特征.     

2013~2014年我国道路危险化学品运输事故统计分析及对策

基于2013~2014年我国发生的562起危险化学品运输事故,从危险化学品运输事故发生路段、危险化学品类别、事故致因因素、事故发生时间段等方面进行了统计分析.结果表明：正常路段发生事故的比例最高,占总数的54%;易燃液体化学品种类运输过程危险性较大,容易导致事故;事故致因因素的统计显示交通事故引发的危险化学品事故的比例高于非交通事故;每年3~8月是危险化学品运输事故的高发时期,每天早上8~9时是危险化学品运输事故的高发时间.最后,基于这些特点分析提出了减少我国危险化学品运输事故的相关对策建议.     

基于部分优势比的高速公路路产损失严重度分析

为了明晰路产损失严重程度的关联因素,以西南山区高速公路814起引起路产损失的事故数据为基础,将事故造成的路产损失按赔偿金额分为4 000元以下、4 000~10 000元、10 000元以上3个等级,从车辆类型、涉事车辆数、事故形态与原因及行车环境等方面选取了影响路产损失严重程度的潜在因素,利用部分优势比模型建立山区高速公路的路产损失严重程度分析模型,并以伪弹性系数分析各因素对路产损失的影响程度。研究结果表明:与路产损失程度相关性显著相关的共有13个因素,其中肇事车辆为中小货车、客车、轿车和季节为冬季不满足比例优势假定,其余变量均满足比例优势假定;肇事车辆为重大货车会增加发生2级和3级路产损失事故的概率,曲线半径较小的路段也呈现相同影响的关系;缓和曲线、多车事故、天气、平直路段也均会引起2级和3级路产损失事故发生概率的增加。     

山区高速公路路段危险度计算模型

通过对山区高速公路交通安全特征进行分析以及对山区高速公路交通事故发生数量和伤亡情况的统计分析,运用综合事故率法建立了危险度模型,提出了交通事故数、事故严重程度和事故原因等因素的量化方法,并用层次分析法确定了各影响因素的权重.最后,运用该模型对成渝高速公路重庆段存在的危险路段进行了科学识别.应用结果表明,该模型所需要的参数比较容易获取,可操作性强.计算结果可为山区高速公路交通安全的改善提供科学依据.     

中国道路交通事故变化趋势预测

道路交通事故在中国已成为威胁人民群众生命财产安全和社会可持续发展的严重问题。对过去10年间中国道路交通事故时间序列数据进行分析,建立了11个预测模型,用平均绝对百分误差(MAPE)对各种预测模型进行寻优,并用筛选出的最优预测模型对2004～2007年中国道路交通事故死亡人数和直接经济损失进行预测。研究结果可为相关问题的科学决策提供可靠的依据。     

交通事故影响下事发路段通行能力变化研究

随着社会经济的发展和城市化进程的加快,城市交通问题日益严重,城市道路通行能力受诸多因素影响,其中交通事故影响最为显著．本文以两起典型交通事故为例,对事发路段通行能力进行研究．结合交通事故中的实际情况,建立交通波理论模型,用MATLAB软件对交通数据进行分析和处理,得到事故所处横断面实际通行能力变化的折线和拟合曲线图．通过对比分析,得到两种典型事故中实际通行能力的变化情况,并对通行能力变化原因进行了详细阐述和科学评价．因此,文中的研究方法和结果具有一定的科学性,为城市道路交通管理提供了重要的参考依据．