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。     

电动自行车交通事故严重度影响因素分析——以舟山市为例

为了分析电动自行车交通事故致因,预防重大事故及减少事故伤害后果,收集舟山市2015-2020年电动自行车交通事故数据,构建有序logisitic模型分析电动自行车骑车人受伤严重程度的显著影响因素.模型参数估计结果显示,7个自变量对电动自行车事故严重度有显著影响,“老年人”、“工人”、“农民”、“坡道或弯道”、“碰撞运动...     

考虑严重程度的城市道路交叉口事故密度空间分布

为探究城市道路交叉口交通事故的空间分布特征,找出影响事故严重程度的关键因素,基于哈尔滨市城市道路交通事故数据库,获得有效交叉口事故样本1 758起,并提取9类事故特征.采用密度分析方法,分别获得考虑路网密度、交叉口密度、严重程度的事故密度空间分布特征,并将其可视化显示.将事故严重程度分为死亡事故和非死亡事故2类,选择事故严重程度预测效果最好的随机森林算法分别对整个城市区域、低密度区域和中高密度区域影响交叉口事故严重程度的因素排序.结果表明：考虑路网密度、交叉口密度和事故严重程度时,交叉口事故空间分布呈现一定的差异性;对于整个城市区域、低密度区域和中高密度区域,季节和天气情况均为事故严重程度的主要影响因素,交叉口类型、事故形态和时段分别为3类区域的主要影响因素.     

为了您的安全请正确选择和佩戴头盔

近年来,电动自行车以其经济、便捷、环保等特点,已经成为市民交通出行的重要交通工具.然而,许多交通参与者交通安全意识淡薄,各类违法行为频现,使得电动自行车驾驶人成为了交通事故的高发群体.而因电动自行车违法行驶导致交通事故的典型案例更是胆战心惊,发人深省.在这些涉及电动自行车的交通事故中,电动自行车骑行者因未佩戴安全头盔或未正确佩戴安全头盔导致颅脑损伤是造成电动自行车骑行者重伤和死亡的最主要原因.安全头盔不是摆设,它是遇到危险时的最后一道防线.为了自身安全,希望广大电动车驾驶人在驾驶电动车时,一定要正确佩戴安全头盔.     

北京市电动自行车交通安全管理对策

基于2018年北京市电动自行车交通事故数据,分析得到事故具有高峰期城市道路多发、肇事群体主要为21～55岁、以碰撞运动车辆为主、受伤以头部和多部位为主、操作不当为主要原因等特征;进一步分析了包括法律法规执行不到位、部门协作不足、源头管理薄弱、不规范使用电动自行车及交通安全违法多发和社会参与管理的主动性不高等管理问题;最后提出包括明确相关部门职责,紧抓源头管理,严格登记管理,规范车辆使用,推进多方参与、构建"社会共治"长效机制等管理对策。     

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.     

交通事故严重程度C5.0决策树预测模型

根据中国现行交通事故严重程度分类与事故信息数据分布特征,基于C5.0决策树方法,选取某省会城市城区及周边重点公路16 009起交通事故现场数据,分别将事故严重程度输出变量按照2分类和3分类,输入变量按照空间属性、涉事驾驶人及车辆属性和全属性,建立事故严重程度预测模型,生成相应规则集并利用测试样本进行检验和模型对比。研究结果表明:2分类和3分类事故严重程度预测模型精度分别为70%和61%,多模型综合优度有所提升;实证规则集揭示了影响事故严重程度分类的因素主要有,碰撞类型、道路属性、事故致因和驾驶人类型等。     

城市道路交叉口电动自行车左转安全特性分析

综合运用基于录像数据采集方法与电动自行车运行轨迹提取方法,对城市道路信号交叉口左转电动自行车行驶的横向位置分布规律、纵向蛇行运动轨迹展开较为系统的数据分析,为我国道路交叉口交通设计改善、降低交通事故提供一定的理论依据和数据支撑。     

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。     

基于贝叶斯Logit模型的死亡事故发生概率分析

为了进一步提高交通安全水平,揭示死亡交通事故发生概率的主要影响因素,通过对2013—2018年淄博市境内伤亡交通事故数据的统计描述与深度解析,采用Logit回归的方法对交通事故死亡发生概率及其影响因素进行分析和描述,建立了贝叶斯Logit事故分析模型;利用极大似然法对模型初始参数进行估计,并基于吉布斯采样的蒙特卡洛马尔科夫链算法对模型参数后验分布进行迭代计算和标定;根据接收者操作特性曲线对模型拟合优度进行评价。研究结果表明:(1)凌晨时段(0:00-7:00)发生死亡事故的概率最高,早高峰时段(7:00-10:00)发生死亡事故的概率是凌晨时段的0.83倍;(2)发生严重的交通事故时,单方事故出现人员死亡的概率是多方事故的2.08倍;(3)雨天出现死亡交通事故的概率是晴天的1.12倍,雪天发生死亡交通事故的概率是晴天的0.34倍,并且死亡事故的发生概率随着能见度的降低而升高。     

长沙和汉诺威城区自行车交通事故对比研究

为了提高道路交通安全性,降低易受伤害道路使用者的损伤风险,对中国长沙和德国汉诺威城区2001-2006年的自行车道路交通事故进行了对比研究。按照特定的采样标准从长沙IVAC数据库和汉诺威GIDAS数据库中分别获得1013起和1806起自行车事故样板,以真实的事故数据为基础对两个地区骑车者年龄和性别、车辆类型、事故时间、事故形态、损伤部位和损伤严重度等事故特征进行了系统的分析和比较,其中运用圆形分布方法对事故时间进行了深入的对比分析。对两城区的自行车交通事故特征获得了定量的分析结果。与汉诺威相比,长沙自行车交通事故具有死亡率高,死亡年龄小,事故高峰时段长等特点。并深入讨论了降低长沙市城区自行车事故和死亡率的可能性和改进方向。     

区域公路交通事故及高速公路交通事故特征

基于中国公路交通事故统计和当前交通安全面临的严峻形势，应用理论分析和统计对比的方法，从宏观角度分析了GDP、交通量和公路里程在不同区域对公路交通事故的影响，并有针对性地分析高速公路交通事故。认为高速公路交通事故具有重特大事故比率较高、尾随相撞事故比例大、受气候因素影响大、驾驶员和车辆性能是事故主要原因等基本特征。该研究结果可为制定公路交通事故预防对策提供理论依据。     

基于多项Logit模型的山区高速公路事故致因分析

为分析山区高速长大下坡路段事故严重程度的影响因素,本文首先对地处陕西省、广西省、云南省的典型山区高速公路长大下坡路段的道路交通事故数据进行深度调研,共获取2559条事故数据,然后基于上述事故数据,构建了多项logit事故严重程度模型,对导致山区高速长大下坡路段交通事故的直接致因进行了分析。分析结果表明：肇事驾驶人超速行驶、违法装载超限、疲劳驾驶、操作不当、违法停车、车辆制动失效对山区高速长大下坡路段伤亡事故有显著影响。为改善山区公路的运营安全性,从根本上寻求已建成山区高速公路事故频发的有效办法提供方向。     

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。     

基于空间广义有序Probit模型的高速公路事故严重程度分析

为深入了解影响高速公路交通事故严重程度的显著因素,以广深沿江高速东莞段2014—2019年事故数据为研究对象,将事故严重程度分为3类（即无伤亡事故、轻伤事故、重伤亡事故）,并以事故严重程度为因变量、13个潜在影响因素为自变量,通过条件自回归先验解析相邻事故间的空间相关性,建立不同关联距离阈值的空间广义有序Probit模型。结果表明：事故数据间存在显著的空间关联;空间广义有序Probit模型优于广义有序Probit模型和多项Logit模型,基于250 m关联距离阈值的空间广义有序Probit模型表现最优。该模型参数估计显示：车辆类型和归属地、事故发生时间、事故地点曲率、桥梁路段和事故类型对高速公路事故严重程度均有显著影响。边际效应结果表明：相对于小汽车间的交通事故,涉及客车、货车和其他类型车辆的交通事故导致人员重伤亡的概率分别增加3.27%、1.53%和4.11%;外省车使得重伤亡事故的发生概率增加1.02%;相对于周末、春季和桥梁路段,工作日、夏季和非桥梁路段发生的交通事故导致人员重伤亡的概率分别提高0.87%、2.38%和0.08%;单车事故导致重伤亡的概率比多车事故低1.64%;事...     

青海山区交通安全设施存在的问题及解决办法

山区低等级公路由于受地质地形限制,道路线型较差,是重特大交通事故的多发地点,在这些事故多发点普遍缺少能有效预防事故并降低事故严重程度的交通安全设施。本文针对山区低等级公路交通安全设施存在的主要问题,提出相应的改造措施。     

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。     

电动自行车滑动附着系数实验测量与分析

电动自行车是我国城市道路交通中重要的出行工具之一,近些年来保有量及事故量不断上升。现行国家标准中未提供电动自行车滑动附着系数参考值,给通过电动车自行车事故现场制动痕迹鉴定车速带来不便。基于车辆制动过程中的功能转换特点,采用便携式制动性能测试仪和人工测量相结合的实验方法,得到在不同道路状况下电动自行车的滑动附着系数值。研究表明,与机动车相比,电动自行车的滑动附着系数更小,且受道路干湿程度、车辆类型、骑行车速等因素的影响不大。     

道路交通事故分析及预防对策

按照2007年交通事故死亡8.2万人计算,每天约有225人死亡,这相当于每天掉下一架飞机.同发达国家相比,我国交通安全的形势严峻,交通安全研究任重道远.文章通过对道路交通事故高发原因的分析,从人、车辆、道路、医疗急救、安全管理、政策环境和科学研究方面,提出了道路交通事故的预防对策.对减少道路交通事故数、降低事故严重程度具有重要作用.